Gradio、Streamlit 与 Evidence：数据应用工具选择指南

数据应用框架：Gradio、Streamlit 与 Evidence 概览

在当今数据驱动的世界中，快速构建交互式应用、仪表板和报告是开发者和分析师的常见需求。本文将深入探讨三款主流工具：Gradio、Streamlit 和 Evidence，它们各自拥有独特的优势和适用场景。

Gradio：主要为机器学习（ML）模型和 AI 演示而设计，允许用户轻松创建 Web UI 来展示模型。
Streamlit：一个用于构建基于 Python 的数据应用和交互式仪表板的框架，以其简洁的 API 和快速开发能力而闻名。
Evidence：专为 SQL 分析师和商业报告而生，它将 SQL 查询与 Markdown 相结合，以生成可自动更新的报告。

本指南旨在通过对比分析它们在易用性、功能、性能及最佳用例方面的差异，帮助您根据具体需求选择最合适的工具。

核心功能对比

下表详细对比了 Gradio、Streamlit 和 Evidence 在关键功能上的表现：

功能	Gradio	Streamlit	Evidence
仪表板功能	有限	专为仪表板设计	专为报告优化
UI 组件	基础且专注 ML 交互	丰富多样，支持自定义	丰富，基于组件库
数据源	Python 函数输入/输出	Python DataFrames	SQL 数据库
源代码	Python	Python	SQL + Markdown
部署	Python 运行时	Python 运行时	静态站点（如 Netlify）
性能	快速加载，但数据量大时受限	快速，适合结构化数据	即时加载（静态站点）
可定制性	有限	较为灵活，支持 CSS/HTML	完全可白标（White-labeling）
机器学习集成	针对 ML 模型和 AI 演示优化	需要额外配置 ML 库	不专注于 ML，更侧重 BI

Gradio：快速构建 AI/ML 演示

何时使用 Gradio？

构建 AI/ML 模型演示：当您需要为机器学习模型或 AI 产品创建一个简单直观的交互式 Web 界面，并通过输入字段、滑块、图像或音频与用户进行互动时，Gradio 提供了一套简单易用的 API。
快速 ML 原型开发：Gradio 仅需几行 Python 代码即可将任何 Python 函数封装并部署为一个 Web UI，极大地加速了 ML 原型验证和分享的过程。

示例：使用 Gradio 创建简单的 ML 模型演示

import gradio as gr

def sentiment_analysis(text):
    """
    一个简单的情感分析函数，用于演示 Gradio。
    如果文本包含“good”，则返回“Positive”，否则返回“Negative”。
    """
    return "Positive" if "good" in text.lower() else "Negative"

# 使用 Gradio 创建一个交互式界面
# fn: 绑定到 UI 的函数
# inputs: 输入组件类型 (这里是文本框)
# outputs: 输出组件类型 (这里是文本框)
gr.Interface(fn=sentiment_analysis, inputs="text", outputs="text", title="简单情感分析演示").launch()

Streamlit：Python 驱动的数据应用与仪表板

何时使用 Streamlit？

构建数据应用和交互式仪表板：如果您的需求是构建包含交互式图表、表格、地图以及各种数据可视化元素的动态 Web 应用，Streamlit 是一个非常强大的选择。它允许数据科学家和分析师在纯 Python 环境中快速实现这些功能。
自定义 UI 组件和布局：与 Gradio 相比，Streamlit 提供更丰富的 UI 组件和更灵活的布局控制，您可以轻松地组织页面内容，创建自定义的侧边栏、列和多页应用。

示例：使用 Streamlit 创建交互式仪表板

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.set_page_config(layout="wide") # 设置页面布局为宽屏

st.title('交互式数据仪表板示例')

# 创建一个示例 DataFrame
data = pd.DataFrame({
    '日期': pd.to_datetime(pd.date_range(start='2023-01-01', periods=100)),
    '销售额': np.random.randint(100, 1000, 100),
    '地区': np.random.choice(['East', 'West', 'North', 'South'], 100)
})

# 显示数据表格
st.subheader('原始数据')
st.dataframe(data)

# 添加侧边栏过滤器
st.sidebar.header('过滤器')
selected_region = st.sidebar.multiselect('选择地区', options=data['地区'].unique(), default=data['地区'].unique())

# 根据选择的地区过滤数据
filtered_data = data[data['地区'].isin(selected_region)]

# 显示过滤后的数据和图表
st.subheader('按地区过滤后的销售额')
st.line_chart(filtered_data.set_index('日期')['销售额'])

st.write(f"已选择地区：{', '.join(selected_region)}")

Evidence：SQL 驱动的报告与商业智能

何时使用 Evidence？

SQL 驱动的报告和分析：如果您的数据主要存储在数据库中，且团队成员更习惯使用 SQL 进行数据查询和分析，Evidence 是一个理想的选择。它允许您直接在 Markdown 文件中编写 SQL 查询，并将查询结果渲染成图表和表格。
自动化和交互式商业智能仪表板：Evidence 专注于生成静态的、可自动更新的报告。用户编写的 SQL 查询会在报告生成时执行，确保报告内容始终基于最新的数据。报告可以轻松部署为静态站点，提供快速的加载体验和高度的定制性。

示例：使用 Evidence 创建交互式报告

Evidence 报告文件通常是 .md 或 .svelte 文件，内嵌 SQL 查询和组件。

---
title: '产品销售分析报告'
---

# 产品销售分析报告

本报告概述了不同产品类别的销售表现。

## 各类别销售总额

```sql my_query
SELECT
    category,
    SUM(sales) AS total_sales
FROM
    orders
GROUP BY
    category
ORDER BY
    total_sales DESC;

按月销售趋势

SELECT
    DATE_TRUNC('month', order_date) AS sales_month,
    SUM(sales) AS monthly_total_sales
FROM
    orders
GROUP BY
    sales_month
ORDER BY
    sales_month;

这份示例展示了如何将 SQL 查询嵌入到 Markdown 中，并使用 Evidence 的内置组件（如 DataTable 和 LineChart）将查询结果可视化。这确保了报告保持查询驱动并动态更新，让用户无需编写 Python 脚本即可探索实时数据。

性能考量与适用场景

Gradio：加载迅速，但在处理非常大型的数据集或需要复杂数据转换的场景下，其性能可能受限。它更侧重于模型的输入/输出展示。
Streamlit：在处理结构化数据和构建交互式仪表板方面表现出色。对于中到大型数据集，Streamlit 提供了高效的数据缓存机制和增量更新功能，以优化性能。
Evidence：由于其生成静态站点的特性，部署后的报告加载速度极快，因为它不涉及实时服务器端渲染的开销。它针对基于查询的分析和定期更新的报告进行了优化，尤其适合商业智能（BI）场景。

Gradio、Streamlit 与 Evidence：选择指南

用例	最佳选择	理由
展示 AI/ML 模型和原型	Gradio	专为机器学习模型演示设计，提供极简的 API，快速构建 UI。
创建数据仪表板和交互式数据应用	Streamlit	强大的 Python 框架，丰富的 UI 组件和灵活的布局，适合构建复杂数据应用。
基于 SQL 的报告和商业智能	Evidence	将 SQL 与 Markdown 结合，专注于数据库驱动的报告，支持自动化和静态部署。
快速 ML 原型开发	Gradio	几行代码即可将 Python 函数转为 Web UI，加速迭代。
需要高度定制化和白标的报告	Evidence	静态站点部署，完全可定制外观，适合企业级报告需求。
纯 Python 环境下的数据分析应用	Streamlit	纯 Python 开发，无需学习前端技术，数据科学家友好。

总结与选择建议

如果您正在开发 AI/ML 演示和交互式模型，并希望以最快的速度将其呈现给用户或团队，那么 Gradio 是您的首选。
如果您需要构建基于 Python 的交互式仪表板和数据分析应用，并希望利用 Python 丰富的数据处理和可视化库，那么 Streamlit 将是您的理想工具。
如果您的工作流程基于 SQL 并需要结构化、可自动化且易于分享的报告，特别是专注于商业智能（BI）和数据报告，那么 Evidence 将是最佳选择。

希望本文能帮助您根据自身需求，在 Gradio、Streamlit 和 Evidence 之间做出明智的选择。

如需了解更多关于 SQL 驱动报告的详细信息，请查阅 Evidence 文档。

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