Compartir tu código en python
Aparte de mis herramientas favoritas de jupyter notebook y streamlit, existen otras alternativas. Esta es una lista preliminar de enumerarlas y compararlas.
Repositorio en línea
La versión más básica para compartir tu código (ya sea python, jupyter notebook u otros) es simplemente almacenarlo en un repositorio en línea, como github, bitbucket u otros. Tiene la ventaja de entregar todo el detalle, con el copyright o copyleft que deseas, pero el usuario tiene que tener los conocimientos para poder instalarlo y probarlo.
Jupyter Notebooks en línea
Otra opcion para compartir código de python es incluirlo en un jupyter notebooks. La opción más común es tener instalado Jupyter Notebook/Lab en local y así ejecutar los notebooks, pero han surgido muchas alternativas para compartirlas en línea. Algunas de las opciones más comunes son: binder o en Google Colab. Existen otras alternativas que funcionan como los notabooks, como Kaggle Kernels, CoCalc o Datalore pero no los conozco en profundidad.
Desarrollo web y API
Para desarrollo web y apis existen múltiples alternativas: * falcon: Un framework para construir APIs (+9 años) * FastAPI: Otro framework web para construir APIs, más reciente (+3 años) y creciente popularidad. * web2pi: Un framework web inspirado por Ruby on Rails y Django (+13 años). No conozco a nadie que lo use. * bottle: Un framework web minimalista pero extensible, con +12 años de desarrollo. * flask: Un framework web minimalista pero extensible, con +11 años de desarrollo. ¿Similar a bottle? Si, mucho. A pesar de ser más reciente e inspirarse en su hermano, Flask es mucho más popular. * pyramid: framework web que busca situarse entre los micro-frameworks y los mega-frameworks: un framework que permite comenzar pequeño pero escalar sin problemas de ser necesario. * Django: un framework web completamente pythonistico con esquema modelo–vista–controlador (MVC), y con +15 años de desarrollo. No es simple, pero tiene todo lo necesario para competir con frameworks “famosos” de otros lenguajes.
Dashboards, Web apps y data apps
Entre el desarrollo web y los jupyter notebooks existe un fértil campo de frameworks y librerías para hacer dashboards y webapps. La idea es que puedas crear y compartir la interactividad generando poco código adicional al necesario para tu código base: * Plotly y Dash * Voila * Gradio * Panel * Streamlit: permite generar páginas web interactivas de manera simple e intuitiva. Se hace un tradeoff de flexibilidad por simpleza y diseño predefinido.
Por ahora conozco poco de los primeros, pero espero actualizar esta lista con más detalles pronto.