Свежий доклад «Building Data Visualisations in Python in Minutes» — лайвкод‑видео про то, как быстро накидать визуализацию данных на чистом Python с помощью Streamlit, без REST‑сервисов и отдельного фронтенда. Идея простая: у тебя уже есть серверный код, который ходит в базы, файлы и API, а Streamlit позволяет превратить это в аккуратную веб‑страницу с графиками.​​

Автор начинает вообще с нуля:
🔘ставит Streamlit, пишет минимальный скрипт с st.title и выводом таблицы данных в браузере;
🔘подключает Pandas, подгружает датасет, строит базовые графики в один‑два вызова API Streamlit;
🔘добавляет интерактивность через st.selectbox и кеширование данных декоратором, чтобы всё работало быстро.

Главная мысль: для внутренних дашбордов и чтобы быстро посмотреть, что вообще в данных происходит, часто достаточно одного Python‑файла со Streamlit, который можно запускать локально или на внутреннем сервере. Это сильно проще, чем поднимать BI, тащить React или городить отдельный сервис только ради пары графиков.

Оригинал на YT, если вам там удобнее смотреть.

@zen_of_python