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Streamlit vs Dash: Welches Framework ist 2025 das richtige für Sie?

Olaf Källström
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Olaf Källström

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Ein praxisnaher, aktueller Vergleich von Streamlit und Dash für 2025. Erfahren Sie, welches Python-Framework sich besser für Rapid Prototyping, Enterprise-Dashboards, KI-Apps und Datenvisualisierung eignet.

Wenn Sie Data Apps, KI-gestützte interaktive Dashboards oder schnelle Prototypen entwickeln, sind Sie wahrscheinlich schon auf Streamlit und Plotly Dash gestoßen. Beide sind beliebte Open-Source-Python-Frameworks, richten sich jedoch an leicht unterschiedliche Zielgruppen und Anwendungsfälle.

Dieser aktualisierte Guide für 2025 vergleicht Streamlit und Dash hinsichtlich Funktionen, Performance, Ökosystem, Enterprise-Fähigkeiten und Praxis-Szenarien – und hilft Ihnen, das passende Tool für Ihr nächstes Projekt zu wählen.

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Streamlit und Dash verstehen

⭐ Was ist Streamlit?

Streamlit ist ein schlankes Python-Framework, das Skripte blitzschnell in teilbare Apps verwandelt.
Der Fokus liegt auf Developer Experience, einfacher Syntax und keiner Frontend-Arbeit.

Wichtige Gründe, warum sich viele für Streamlit entscheiden:

  • Extrem schnelle Entwicklung und Iteration
  • Minimaler Boilerplate-Code
  • Ideal für Datenexploration, Prototypen und interne Tools
  • Starke Unterstützung für KI- / LLM-basierte Apps (Updates 2024–2025)

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Möchten Sie die Visualisierungs-App oben nachbauen? Folgen Sie unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung hier.

⭐ Was ist Dash?

Plotly Dash ist ein eher klassisches Web-App-Entwicklungsframework, das auf folgenden Technologien aufbaut:

  • Flask (Backend)
  • React.js (Frontend)
  • Plotly.js (Charts)

Dash ist ausgelegt für:

  • Enterprise-taugliche Dashboards
  • Hochgradig anpassbare Layouts
  • Komplexe Interaktionen über Callbacks
  • Eingebettete Analytics in Produkten

Dash Demo

Streamlit vs Dash: Ein detaillierter Vergleich (2025)

Unten finden Sie eine aktualisierte, realistische Vergleichstabelle, die den aktuellen Stand beider Tools abbildet:

KategorieStreamlit (2025)Dash (2025)
LernkurveSehr einfachMittel–hoch
UX für DeveloperPythonic & simpelMehr Struktur, mehr Boilerplate
PerformanceSehr gut für kleine/mittlere AppsBesser für große, komplexe Apps
Component EcosystemWächst rasantSehr ausgereift (Plotly-Ökosystem)
Custom LayoutBegrenzt (aber im Ausbau)Volle Kontrolle (CSS/HTML/React)
Callback-LogikEinfach, lineare AusführungFortschrittliche UI-Logik via Callbacks
DeploymentStreamlit Community Cloud, lokal, DockerDash Enterprise, Kubernetes, Self-Hosting
Am besten geeignet fürPrototypen, KI-Apps, interne ToolsEnterprise-Dashboards, eingebettete Analytics

Streamlit vs Dash: Funktionsvergleich

Streamlit – Fokus auf Einfachheit

Streamlit glänzt, wenn Sie möglichst wenig Reibung in der Entwicklung wollen:

  • Eingebaute Widgets: Slider, Selektoren, Sidebars
  • Hot-Reloading für ultraschnelle Iterationen
  • Multi-Page-Apps (kürzlich hinzugefügt)
  • Native Chat-Elemente für LLM-Anwendungen
  • „App = Python-Skript“-Entwicklungsstil

Dash – Fokus auf Kontrolle

Dash ist die bessere Wahl, wenn Sie vollständige Kontrolle benötigen:

  • Komplexe, mehrschichtige Layouts
  • Callback-getriebene Applikationsarchitektur
  • Native Plotly.js-Power
  • Vollständig anpassbare CSS- + HTML- + React.js-Komponenten
  • Produktionsreife Enterprise-Tooling (Dash Enterprise)

Streamlit vs Dash: Rapid Prototyping

Für Prototyping ist Streamlit kaum zu schlagen.

  • Eine Datei = lauffähige App
  • Keine Callbacks oder MVC-Struktur notwendig
  • Einfache Integration mit ML-Modellen, Embeddings, LLMs
  • Beliebt bei Data Scientists für schnelle interne Demos

Dash ist ebenfalls schnell, aber:

  • Benötigt mehr Struktur
  • Mehr Boilerplate
  • Callbacks können bei wachsender App sehr umfangreich werden

Fazit: Streamlit gewinnt

Streamlit vs Dash: Enterprise- & Produktionsbetrieb

Hier spielt Dash seine Stärken aus.

Vorteile von Dash:

  • Echte MVC-Architektur
  • Bessere Wartbarkeit auf lange Sicht
  • Breite Deployment-Optionen (Dash Enterprise)
  • Authentifizierung, SSO, RBAC
  • Erweiterte Visualisierungskomponenten

Enterprise-Use-Cases für Streamlit nehmen zu, aber:

  • Begrenzte Struktur für große Codebasen
  • Weniger Enterprise-Features „out of the box“
  • Deployment ist einfacher, aber nicht so flexibel

Fazit: Dash gewinnt

Streamlit vs Dash: Nutzer- & Developer Experience

Streamlit:

  • Deutlich einsteigerfreundlicher
  • Einfaches mentales Modell
  • Kein Webentwicklungswissen nötig
  • Sehr gute Dokumentation

Dash:

  • Mehr Konzepte zu lernen
  • Callbacks erfordern Planung
  • Dafür besser für Developer mit Webframework-Erfahrung

Fazit: Streamlit für UX; Dash für Engineering-Teams

Streamlit vs Dash: Struktur & Skalierbarkeit

Dash nutzt:

  • MVC-Architektur
  • Klare Trennung von Layout, Callbacks und Logik
  • Leichter auf 100+ Komponenten skalierbar

Streamlit nutzt:

  • Script-basierte Ausführung
  • Hohe Flexibilität
  • Kann ohne Disziplin schnell unübersichtlich werden

Eine einfache App in beiden Frameworks entwickeln

⭐ Streamlit-Codebeispiel

import streamlit as st
import plotly.graph_objects as go
 
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1,2,3,4], y=[10,15,7,10]))
st.plotly_chart(fig)

Starten mit:

streamlit run app.py

Streamlit Demo App

⭐ Dash-Codebeispiel (aktualisiert für Dash-2.x-Syntax)

import dash
from dash import html, dcc
import plotly.graph_objects as go
 
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1,2,3,4], y=[10,15,7,10]))
 
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([dcc.Graph(figure=fig)])
 
if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

Dash Demo App

Vergleich der Ergebnisse

Streamlit:

  • Weniger Code
  • Extrem intuitiv
  • Perfekt für den Flow Notebook → App

Dash:

  • Mehr Boilerplate
  • Dafür sehr mächtig für großskalige Dashboards
  • Bessere Kontrolle über UI und Performance

Fazit: Sollten Sie Streamlit oder Dash verwenden?

Verwenden Sie Streamlit, wenn Sie:

  • Schnelles Prototyping wünschen
  • KI- / LLM-gestützte Apps bauen
  • Leichte interne Tools benötigen
  • Einfache Dashboards umsetzen
  • Mit minimalem Code maximale Geschwindigkeit wollen

Verwenden Sie Dash, wenn Sie:

  • Enterprise-taugliche Dashboards brauchen
  • Hoch interaktive, tiefgreifend angepasste UIs benötigen
  • Komplexe Callback-Logik abbilden
  • Produktions-Apps mit gut wartbarer Architektur entwickeln

Mit beiden lassen sich hervorragende Ergebnisse erzielen – die richtige Wahl hängt von Tiefe, Komplexität und langfristigen Anforderungen Ihres Projekts ab.

FAQs

  1. Welches ist besser für Rapid Prototyping, Streamlit oder Dash?
    Streamlit ist für Prototyping schneller, da es einen einfachen, skriptbasierten Ansatz verfolgt.

  2. Welches ist besser für Enterprise-Anwendungen?
    Dash bietet mehr Struktur und produktionsreife Features, die sich für Anwendungen im Enterprise-Maßstab eignen.

  3. Welches Framework hat die größere Community?
    Die Community von Dash existiert schon länger, aber die von Streamlit wächst rasant.