Streamlit vs Dash: Qual framework é ideal para você em 2025?

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Olaf Källström

Updated on 15/11/2025

Se você está construindo data apps, dashboards interativos com IA ou protótipos rápidos, é bem provável que já tenha encontrado Streamlit e Plotly Dash. Ambos são frameworks Python open-source populares, mas atendem públicos e casos de uso ligeiramente diferentes.

Este guia atualizado para 2025 compara Streamlit e Dash em termos de recursos, desempenho, ecossistema, necessidades corporativas e cenários reais — ajudando você a escolher a ferramenta certa para o seu próximo projeto.

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Entendendo Streamlit e Dash

⭐ O que é Streamlit?

Streamlit é um framework Python leve que transforma scripts em apps compartilháveis — rapidamente.
Ele foca em experiência do desenvolvedor, sintaxe simples e zero trabalho de front-end.

Principais motivos pelos quais as pessoas escolhem Streamlit:

• Extremamente rápido para construir e iterar
• Mínimo boilerplate
• Ideal para exploração de dados, protótipos e ferramentas internas
• Forte suporte para apps baseados em IA/LLM (atualizações 2024–2025)

Quer recriar o app de visualização acima? Siga nosso guia passo a passo aqui.

⭐ O que é Dash?

Plotly Dash é um framework de desenvolvimento web mais tradicional, construído sobre:

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

Dash é pensado para:

• Dashboards em nível corporativo
• Layouts altamente customizáveis
• Interações complexas via callbacks
• Analytics embarcado em produtos

Streamlit vs Dash: comparação detalhada (2025)

Abaixo está uma tabela de comparação atualizada e mais realista, que reflete o estado atual das duas ferramentas:

Streamlit vs Dash: comparação de recursos

Streamlit — foco em simplicidade

Streamlit se destaca quando você quer mínima fricção:

• Widgets embutidos: sliders, seletores, sidebars
• Hot-reloading para iteração ultra-rápida
• Apps multipágina (adicionado recentemente)
• Elementos nativos de chat para aplicações com LLM
• Estilo de desenvolvimento “App = script Python”

Dash — foco em controle

Dash é a melhor opção quando você precisa de controle completo:

• Layouts complexos e em múltiplas camadas
• Arquitetura de aplicação baseada em callbacks
• Poder nativo do Plotly.js
• Componentes totalmente customizáveis com CSS + HTML + React.js
• Ferramentas corporativas prontas para produção (Dash Enterprise)

Streamlit vs Dash: prototipagem rápida

Para prototipagem, Streamlit é imbatível.

• Um arquivo = app funcionando
• Sem necessidade de callbacks ou estrutura MVC
• Integração fácil com modelos de ML, embeddings, LLMs
• Popular entre cientistas de dados para demos internas rápidas

Dash também é ágil, mas:

• Requer mais estrutura
• Mais boilerplate
• Callbacks podem crescer bastante conforme o app escala

Vencedor: Streamlit

Streamlit vs Dash: uso corporativo e produção

Aqui é onde Dash se destaca.

Vantagens do Dash:

• Verdadeira arquitetura MVC
• Melhor manutenção no longo prazo
• Opções ricas de deploy (Dash Enterprise)
• Autenticação, SSO, RBAC
• Componentes avançados de visualização

Casos de uso corporativos de Streamlit estão crescendo, mas:

• Estrutura limitada para bases de código grandes
• Menos recursos corporativos prontos de fábrica
• Deploy é mais simples, porém menos flexível

Vencedor: Dash

Streamlit vs Dash: experiência de usuário e desenvolvedor

Streamlit:

• Muito mais amigável para iniciantes
• Modelo mental simples
• Nenhum conhecimento de web necessário
• Documentação excelente

Dash:

• Mais conceitos para aprender
• Callbacks exigem planejamento
• Porém é melhor para devs acostumados com frameworks web

Vencedor: Streamlit em UX; Dash para times de engenharia

Streamlit vs Dash: estrutura e adaptabilidade

Dash utiliza:

• Arquitetura MVC
• Separação clara entre layout, callbacks e lógica
• Mais fácil de escalar para 100+ componentes

Streamlit utiliza:

• Execução baseada em script
• Grande flexibilidade
• Mas pode ficar confuso sem disciplina

Construindo um app simples em ambos os frameworks

⭐ Exemplo de código em 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)

Execute com:

streamlit run app.py

⭐ Exemplo de código em Dash (atualizado para sintaxe do 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 os resultados

Streamlit:

• Menos código
• Extremamente intuitivo
• Perfeito para fluxo de notebook → app

Dash:

• Mais boilerplate
• Porém muito poderoso para dashboards em larga escala
• Melhor controle sobre UI e desempenho

Conclusão: usar Streamlit ou Dash?

Use Streamlit se você quer:

• Prototipagem rápida
• Apps com IA/LLM
• Ferramentas internas leves
• Dashboards simples
• Mínimo código e máxima velocidade

Use Dash se você precisa de:

• Dashboards em nível corporativo
• UI altamente interativa e profundamente customizada
• Lógica de callback complexa
• Apps de produção com arquitetura sustentável

Ambos podem gerar excelentes resultados — a escolha certa depende da profundidade, complexidade e necessidades de longo prazo do seu projeto.

FAQs

1. Qual é melhor para prototipagem rápida, Streamlit ou Dash?
   Streamlit é mais rápido para prototipagem devido à abordagem simples, baseada em script.

2. Qual é melhor para aplicações corporativas?
   Dash oferece mais estrutura e recursos prontos para produção, adequados para apps em escala corporativa.

3. Qual tem a maior comunidade?
   A comunidade do Dash existe há mais tempo, mas a do Streamlit está crescendo rapidamente.