Streamlit vs Dash: ¿Qué framework es mejor para ti en 2025?

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Olaf Källström

Updated on 15/11/2025

Si estás construyendo data apps, dashboards interactivos impulsados por IA o prototipos rápidos, es muy probable que te hayas encontrado con Streamlit y Plotly Dash. Ambos son populares frameworks de Python de código abierto, pero atienden a públicos y casos de uso ligeramente diferentes.

Esta guía actualizada a 2025 compara Streamlit y Dash en cuanto a funcionalidades, rendimiento, ecosistema, necesidades empresariales y escenarios reales, ayudándote a elegir la herramienta adecuada para tu próximo proyecto.

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Entendiendo Streamlit y Dash

⭐ ¿Qué es Streamlit?

Streamlit es un framework ligero de Python que convierte scripts en apps compartibles, rápidamente.
Se centra en la experiencia del desarrollador, la sintaxis sencilla y cero trabajo de front-end.

Razones clave por las que la gente elige Streamlit:

• Extremadamente rápido para construir e iterar
• Mínimo boilerplate
• Ideal para exploración de datos, prototipos y herramientas internas
• Fuerte soporte para apps basadas en IA/LLM (actualizaciones 2024–2025)

¿Quieres recrear la app de visualización de arriba? Sigue nuestra guía paso a paso aquí.

⭐ ¿Qué es Dash?

Plotly Dash es un framework de desarrollo de aplicaciones web más tradicional, construido sobre:

• Flask (backend)
• React.js (frontend)
• Plotly.js (gráficos)

Dash está diseñado para:

• Dashboards de nivel empresarial
• Diseños altamente personalizables
• Interacciones complejas mediante callbacks
• Analítica embebida en productos

Streamlit vs Dash: Comparación detallada (2025)

A continuación tienes una tabla de comparación actualizada y realista que refleja el estado actual de ambas herramientas:

Streamlit vs Dash: Comparación de funcionalidades

Streamlit: enfoque en la simplicidad

Streamlit destaca cuando quieres mínima fricción:

• Widgets integrados: sliders, selectores, barras laterales
• Recarga en caliente para iteración ultrarrápida
• Apps multipágina (añadido recientemente)
• Elementos de chat nativos para aplicaciones con LLM
• Estilo de desarrollo “App = script de Python”

Dash: enfoque en el control

Dash es más adecuado cuando necesitas control total:

• Diseños complejos y multinivel
• Arquitectura de aplicación basada en callbacks
• Potencia nativa de Plotly.js
• Componentes totalmente personalizables con CSS + HTML + React.js
• Herramientas empresariales listas para producción (Dash Enterprise)

Streamlit vs Dash: Prototipado rápido

Para prototipado, Streamlit no tiene rival.

• Un archivo = una app funcional
• No se necesitan callbacks ni estructura MVC
• Integración sencilla con modelos de ML, embeddings, LLMs
• Popular entre científicos de datos para demos internas rápidas

Dash sigue siendo rápido, pero:

• Requiere más estructura
• Más boilerplate
• Los callbacks pueden crecer mucho a medida que la app se hace más grande

Ganador: Streamlit

Streamlit vs Dash: Uso empresarial y en producción

Aquí es donde Dash destaca.

Ventajas de Dash:

• Verdadera arquitectura MVC
• Mejor mantenibilidad a largo plazo
• Ricas opciones de despliegue (Dash Enterprise)
• Autenticación, SSO, RBAC
• Componentes avanzados de visualización

Los casos de uso empresariales de Streamlit están creciendo, pero:

• Estructura limitada para bases de código grandes
• Menos controles empresariales “listos para usar”
• El despliegue es más sencillo, pero no tan flexible

Ganador: Dash

Streamlit vs Dash: Experiencia de usuario y desarrollador

Streamlit:

• Mucho más amigable para principiantes
• Modelo mental sencillo
• No se necesitan conocimientos de desarrollo web
• Muy buena documentación

Dash:

• Más conceptos que aprender
• Los callbacks requieren planificación
• Pero es mejor para desarrolladores familiarizados con frameworks web

Ganador: Streamlit en UX; Dash para equipos de ingeniería

Streamlit vs Dash: Estructura y adaptabilidad

Dash utiliza:

• Arquitectura MVC
• Separación clara de layout, callbacks y lógica
• Más fácil de escalar a 100+ componentes

Streamlit utiliza:

• Ejecución basada en scripts
• Gran flexibilidad
• Pero puede volverse desordenado sin disciplina

Construyendo una app sencilla en ambos frameworks

⭐ Ejemplo de código en Streamlit

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)

Ejecuta con:

streamlit run app.py

⭐ Ejemplo de código en Dash (actualizado a sintaxis Dash 2.x)

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)

Comparando los resultados

Streamlit:

• Menos código
• Extremadamente intuitivo
• Perfecto para flujo de “notebook → app”

Dash:

• Más boilerplate
• Pero muy potente para dashboards a gran escala
• Mejor control sobre la UI y el rendimiento

Conclusión: ¿Deberías usar Streamlit o Dash?

Usa Streamlit si quieres:

• Prototipado rápido
• Apps impulsadas por IA/LLM
• Herramientas internas ligeras
• Dashboards sencillos
• Mínimo código y máxima velocidad

Usa Dash si necesitas:

• Dashboards de nivel empresarial
• UI altamente interactiva y profundamente personalizada
• Lógica compleja de callbacks
• Apps en producción con arquitectura mantenible

Ambos pueden producir excelentes resultados: la elección correcta depende de la profundidad, complejidad y necesidades a largo plazo de tu proyecto.

Preguntas frecuentes (FAQs)

1. ¿Cuál es mejor para prototipado rápido, Streamlit o Dash?
   Streamlit es más rápido para prototipar debido a su enfoque sencillo basado en scripts.

2. ¿Cuál es mejor para aplicaciones empresariales?
   Dash ofrece más estructura y funcionalidades preparadas para producción, adecuadas para apps de escala empresarial.

3. ¿Cuál tiene la comunidad más grande?
   La comunidad de Dash existe desde hace más tiempo, pero la de Streamlit está creciendo rápidamente.