📱Datanomy.

Datanomy - это консольная утилита для изучения "анатомии" ваших столбцевых (columnar) файлов данных.

Она предоставляет удобный интерактивный интерфейс прямо в терминале для просмотра структуры, метаданных и внутренней организации ваших файлов. На данный момент инструмент поддерживает работу с форматом Parquet.

🔹Основные возможности при просмотре Parquet:

🔘Общая структура файла.
🔘Схема (Schema).
🔘Предпросмотр самих данных (Data).
🔘Метаданные (Metadata).
🔘Статистика (Stats).

🔧Установка:

Через современный пакетный менеджер uv:

uv tool install datanomy

или через классический pip:

pip install datanomy

🐱Использование:

datanomy data.parquet

Если не хотите устанавливать пакет глобально, можно запустить на лету (через uvx):

uvx datanomy data.parquet

✅Инструмент написан на Python с использованием мощных библиотек Textual и PyArrow.

#Datanomy #Python #DataEngineering #DataScience #Parquet #CLI #OpenSource #Терминал #BigData

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/raulcd/datanomy

📱PyWry.

PyWry — это мощный кроссплатформенный рендеринг-движок и UI-тулкит для Python, который позволяет создавать интерактивные приложения с одним и тем же кодом для трех разных сред:

🔘Нативное окно — использует встроенный веб-просмотрщик ОС (webview) через PyTauri. Никакого тяжеловесного Electron или Qt, полная свобода HTML/CSS/JS.

🔘Jupyter виджет — работает в JupyterLab, VS Code и Colab благодаря связке anywidget + FastAPI + WebSocket.

🔘Вкладка браузера — запускается как FastAPI-сервер с поддержкой Redis для горизонтального масштабирования.

❗️Главный принцип: "Создай один раз, запускай где угодно". Вы можете быстро собрать прототип приложения для анализа данных прямо в Jupyter Notebook, затем развернуть его как веб-приложение, а в конце — скомпилировать в легкий и безопасный исполняемый файл .exe/.app (через PyInstaller).

🔹Ключевые фичи:

🔘Богатый UI из коробки: Кнопки, селекты, ползунки, чекбоксы, модальные окна — всё на базе Pydantic-моделей.

🔘Двусторонние события: Легко связывайте Python и JavaScript через app.emit() и app.on().

🔘Интеграция с графиками: Нативная поддержка Pandas DataFrame (через AgGrid), Plotly и мощных графиков TradingView.

🔘AI-Чат: Встроенный виджет чата с поддержкой провайдеров (OpenAI, Anthropic, Magentic) для создания AI-агентов с собственным UI.

🔘MCP (Model Context Protocol): Серверная поддержка для управления виджетами и дашбордами прямо из AI-клиентов (например, Claude Desktop или Cursor).

🔧Установка:
pip install pywry

Быстрый старт (Нативный UI):

from pywry import PyWry
app = PyWry()
app.show("<h1>Hello World!</h1>")
app.block()

#Python #UI #PyWry #DataScience #WebDev #FastAPI #Jupyter #DevTools #OpenSource

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/deeleeramone/PyWry