📱Streamlit.

Что такое Streamlit?

Streamlit позволяет преобразовывать скрипты на Python в интерактивные веб-приложения за считанные минуты, а не недели.

❗️Создавайте панели управления, генерируйте отчеты или создавайте чаты. Как только вы создадите приложение, вы можете использовать нашу платформу Community Cloud для развертывания, управления и обмена вашим приложением.

Почему стоит выбрать Streamlit?

🔜Просто и питонично: Пишите красивый, легкочитаемый код.

🔜Быстрое интерактивное прототипирование: Позвольте другим взаимодействовать с вашими данными и быстро предоставлять обратную связь.

🔜Живое редактирование: Видите обновления вашего приложения мгновенно, как только редактируете скрипт.

🔜Открытый исходный код и бесплатность: Присоединяйтесь к активному сообществу и вносите вклад в будущее Streamlit.

#Streamlit #Python #WebApps #DataApps #OpenSource #Development #Community #Coding #Tech #DataScience

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/streamlit/streamlit

📱Violit.

Violit — это высокопроизводительный Python‑фреймворк для UI, вдохновлённый Streamlit, но с O(1)‑обновлением состояния без полного перезапуска скрипта и с режимом десктоп‑приложения.

🔹Основная идея:

🔘Архитектура Zero Rerun: при взаимодействии обновляются только зависящие от состояния компоненты, а не весь скрипт целиком, что даёт «реактивность как в React» без мерцаний и перерасхода ресурсов.

🔘API почти как у Streamlit: app.write, app.button, app.metric, app.columns и т.п., плюс сигнал‑based app.state(...), так что миграция со Streamlit занимает минуты.

🔻Ключевые возможности:

🔘Режимы работы:
✔️WebSocket (по умолчанию) для ultra‑low latency и real‑time broadcasting.
✔️Lite (HTTP/HTMX) для тысяч одновременных пользователей.

🔘Desktop Mode (--native --splash) через pywebview: превращает приложение в настольное без Electron и Node.js. [github](https://github.com/violit-dev/violit)

🔹Темы и UI:

🔘Встроено 30+ премиум‑тем (dark, light, tech, professional), переключаются одной строкой App(theme='cyberpunk', ...) или app.set_theme('ocean'), без верстки и CSS.

🔘Под капотом используются FastAPI, Shoelace‑компоненты, Plotly.js и AG‑Grid для таблиц и графиков.

🔻Установка и запуск:

🔘Установка:

  pip install violit

🔘Пример:

  import violit as vl

  app = vl.App(title="Hello Violit", theme="ocean")
  count = app.state(0)

  app.button("Increase", on_click=lambda: count.set(count.value + 1))
  app.write("Count:", count)

  app.run()

Скрипт выполняется один раз, дальше всё держится на реактивном состоянии.

#Violit #Python #Streamlit #WebFramework #FastAPI #ReactiveUI #ZeroRerun #Dashboard #DataApps #DesktopApp

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/violit-dev/violit

📱Kirokyu.

Kirokyu — это локальная (local-first) система управления задачами, написанная на Python, с чистой и гибкой модульной архитектурой.

Проект создан для того, чтобы помочь вам организовывать, отслеживать и выполнять задачи в полностью изолированных рабочих пространствах (workspaces). Каждое такое пространство — это отдельный "бункер" данных со своей собственной базой.

🔹Главная фишка проекта — Гексагональная архитектура (Ports and Adapters).

Доменное ядро (бизнес-логика) абсолютно не зависит от инфраструктуры. Хранение данных, механизмы доставки и UI — это просто сменные адаптеры. Это значит, что к одной и той же логике вы можете обращаться через три совершенно разных интерфейса:

🔘Web UI: Браузерный интерфейс на базе Streamlit с дашбордом аналитики (streamlit run src/kirokyu/adapters/ui/app.py).

🔘CLI: Мощный интерфейс командной строки на базе Typer (kirokyu task create "Купить продукты").

🔘REST API: Полноценный API на FastAPI с интерактивной документацией Swagger (uvicorn kirokyu.adapters.api.app:app --reload).

🔘Изолированные воркспейсы.

Легко разделяйте личные и рабочие дела. Каждый воркспейс хранится в отдельном файле базы данных SQLite в директории ~/.kirokyu/workspaces/.

kirokyu workspace create personal
kirokyu workspace create work

🔘Сменные хранилища данных.

Благодаря чистой архитектуре, тип базы данных можно сменить одной переменной окружения KIROKYU_ADAPTER:

✔️sqlite — локальная БД (по умолчанию).

✔️json — сохранение в JSON-файл.

✔️memory — хранение в оперативной памяти (идеально для тестов).

🔘Отличный референс для разработчиков.

✅Проект написан на Python 3.12+ и использует лучшие современные практики: покрытие тестами (pytest), строгая типизация (mypy), быстрый линтер (ruff) и pre-commit хуки.

#Python #TaskTracker #HexagonalArchitecture #CleanArchitecture #FastAPI #Streamlit #CLI #OpenSource #DevTools

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/amryounis/kirokyu