交互式数据探索和数据应用是我的爱好。我想让科学家、工程师、分析师、数据科学家、领域专家和你能够轻松地使用你所知道和喜爱的工具开发出很棒的交互式数据工具和应用程序。
两个非常受欢迎的网站:awesome-streamlit.org而且awesome-panel.org
流行的Python包，如panel-highcharts而且panel-chemistry
这一切是如何开始的
2019年，我从项目经理的角色转变为首席数据科学家的角色Ørst．我开始学习Python，这段旅程的第一步是弄清楚如何使用Python生产数据和模型。我开始在后端使用Django REST API，在前端使用Angular来创建应用。
我很快意识到这不是一个很好的解决方案。主要问题是:
上市时间延长(TTM)
学习、开发和维护两种技术栈的复杂性
- 用户、领域专家和数据科学家远离最终产品
他们不能使用他们熟悉和喜爱的工具
我们不能合作
为了解决这些问题，我开始研究纯Python数据应用程序框架。我看着散景，破折号，Streamlit,瞧．在这个过程中，我做了awesome-streamlit.org，它帮助许多用户开始使用Streamlit，并在Github上拥有1100多颗星星。
但是没有一个框架能够支持我们所有的用例。我最后看到的面板发现它有可能满足我们所有的需求。(看看这个博客详情)。
让小组更好地工作
在2020年初，小组与今天完全不同。它需要反馈和改进。我对小组的第一个贡献是Github的问题．准备充分的Github问题与上下文和一个最低可再生的例子是送给开源项目的礼物。幸运的是，Panel的主要开发人员Philipp Rudiger和其他维护者有时间和精力来改进。
我最初的请求之一# 831)是为了一个Panel和HoloViz生态系统的话语网站这样我们就可以开始建立一个社区和知识库。从那以后，我一直在帮助Discourse上的用户制作很酷的工具和数据应用程序。举个例子，看看这个是否有类似旋转木马的小部件?的话题。
在最初的探索之后，下一步就是创建awesome-panel.org来展示什么是可能的，并推动Panel的发展。当然，Awesome-panel.org是一个使用Panel构建的大型多页应用程序。
该网站现在包含了大量的数据应用程序，这些应用程序带有代码，可以获得灵感。检查应用画廊．
该网站还包含了一个很棒的类固醇灵感清单。检查很棒的列表．
在这个过程中，我制作或贡献了许多Panel组件，例如趋势指示器在右侧下方。
请注意，在左边，当然，是一个流媒体面板应用程序，我也做了。
让面板看起来更好
阻碍Panel发展的因素之一是它的外观和感觉。Streamlit有一个易于使用、吸引人的模板。面板也需要一个。因此，我强迫自己进入HTML、CSS和Javascript的世界，为FastListTemplate．你可以在下面看到它的作用。
后来我贡献了FastGridTemplate．请查看相关的深潜水视频．
交朋友
独自创造它是不可能的。有时我只拥有愿景，而其他人是创造者，反之亦然。现在社区里很多人都是我的朋友。
例如，我特别高兴的是——autoreload标记，当在.py文件中工作时，可以加快开发过程Jupyter面板预览在笔记本上工作也是如此。菲利普·鲁迪格是创造者;我只是有个想法。
今天，我在Ørsted拥有一个Jupyter市场交易中心，并且是用VS Code和PyCharm开发数据平台和应用的团队的一员。我很高兴Panel能够支持跨技能级别和开发环境的用例。我们可以开始合作了!让PyData和Jupyter生态系统像Excel一样易用和快速是一个长期的过程。
我想感谢Maxime Liquet和Simon Høxbro Hansen，他们为HoloViz生态系统和面板做了很多不那么明显但需要的改进。
我还要感谢Sophia Yang，她在社交媒体上分享了她对Panel和HoloViz生态系统的热情。你一定要看看她的博客文章"用Python创建交互式仪表板的最简单方法然后跟在她后面媒介而且推特．
最后的行动呼吁
请通过在Github上给他们⭐来支持Panel和awesome-panel.org。
请跟我来推特而且LinkedIn如果你想了解更多关于我做的东西。如果你对文档有热情，请考虑帮助Panel制作出色的文档。这是我们需要迈出的下一大步。
关于作者
马克Skov马德森博士，CFA，是Ørsted的首席交易分析师。他的团队为Ørsted的交易员端到端开发数据、模型和分析。他们工作在一个基于Azure DevOps、Kubernetes、JupyterHub和Python的分析环境中。
Marc自2004年以来一直在金融和能源领域从事金融和实物资产管理工作，曾担任定量研究主管、创新经理、BI专家、数据科学开发人员等职务。
Marc一直致力于构建和开发数据驱动的框架、平台、工具和应用程序。他创造了BI工具，“在它们成为一件东西之前”，并制作了各种用于管理资产、智能、风险和性能的定制工具和系统。
在他的业余时间，Marc致力于使Python和开源软件功能强大、易于使用，以便更多的人可以从Excel、Matlab等过渡到Python。
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