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Streamlit vs Dash：2025 年该怎么选？

Olaf Källström
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Olaf Källström

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一份贴近实战、面向 2025 的 Streamlit 与 Dash 对比指南。了解哪个 Python 框架更适合快速原型开发、企业级仪表盘、AI 应用和数据可视化。

当你在构建数据应用、AI 驱动的交互式仪表盘或快速原型时，很可能会遇到 Streamlit 和 Plotly Dash。这两个都是流行的开源 Python 框架，但面向的受众和使用场景略有不同。

这篇 2025 年更新的指南，将从功能、性能、生态、企业级需求和真实场景等维度，对 Streamlit 和 Dash 进行对比，帮助你为下一个项目选对工具。

🛠️ 想给你的 Streamlit 应用加一个 类似 Tableau 的交互界面？

PyGWalker (opens in a new tab) 可以把一个零代码的可视分析界面直接嵌入 Streamlit 中。

PyGWalker Preview (opens in a new tab)

理解 Streamlit 和 Dash

⭐ 什么是 Streamlit？

Streamlit 是一个轻量级的 Python 框架，可以非常快速地把脚本变成可分享的应用。
它强调的是开发者体验、简洁语法以及零前端工作量。

人们选择 Streamlit 的主要原因：

  • 构建与迭代速度极快
  • 样板代码极少
  • 非常适合数据探索、原型、内部工具
  • 对 AI / LLM 应用有很强的支持（2024–2025 年持续增强）

Create a Streamlit App

想复刻上面的可视化应用？可以参照我们的详细教程：查看步骤。

⭐ 什么是 Dash？

Plotly Dash 是一个更偏传统 Web 应用开发思路的框架，基于：

  • Flask（后端）
  • React.js（前端）
  • Plotly.js（图表）

Dash 的设计侧重点在于：

  • 企业级仪表盘
  • 高度可定制的布局
  • 通过回调实现复杂交互
  • 产品中的嵌入式分析

Dash Demo

Streamlit vs Dash：2025 年详细对比

下面这张更新后的对比表，更贴近 2025 年两者的真实使用状况：

CategoryStreamlit (2025)Dash (2025)
Learning Curve非常低，容易上手中等–偏高
UX for DevelopersPython 风格，语法简洁结构更严格，样板代码更多
Performance适合小型 / 中等复杂度应用更适合大型、复杂应用
Component Ecosystem生态发展非常快生态非常成熟（依托 Plotly 生态）
Custom Layout自定义能力有限（但在持续改善）对布局有完全掌控权（CSS/HTML/React）
Callback Logic简单、线性的执行模型通过回调实现高级 UI 逻辑
DeploymentStreamlit Community Cloud、本地、DockerDash Enterprise、Kubernetes、自建部署
Best For原型、AI 应用、内部工具企业级仪表盘、嵌入式分析

Streamlit vs Dash：功能维度对比

Streamlit —— 以简洁为核心

当你希望开发过程摩擦最小时，Streamlit 非常适合：

  • 内置丰富的 widgets：滑块、选择框、侧边栏等
  • 热重载，迭代速度非常快
  • 支持多页面应用（近年新增）
  • 原生聊天组件，适合 LLM 应用
  • “应用 = 一份 Python 脚本” 的开发方式

Dash —— 以可控性为核心

当你需要对应用有完全掌控时，Dash 更合适：

  • 支持复杂、多层级布局
  • 以回调为核心的应用架构
  • 原生 Plotly.js 的强大能力
  • 完全可定制的 CSS + HTML + React.js 组件
  • 面向生产和企业的完整工具链（Dash Enterprise）

Streamlit vs Dash：快速原型开发

在原型开发方面，Streamlit 几乎无可匹敌。

  • 一个文件就能跑出一个应用
  • 不需要回调或 MVC 结构
  • 容易集成 ML 模型、embeddings、LLM
  • 深受数据科学家欢迎，用于快速内部 demo

Dash 也不算慢，但：

  • 需要一定的结构设计
  • 样板代码更多
  • 随着应用变大，回调数量和复杂度会明显增加

结论：快速原型 —— Streamlit 更优

Streamlit vs Dash：企业与生产场景

在这一块，Dash 更占优势。

Dash 的优势包括：

  • 完整的 MVC 架构
  • 更好的长期可维护性
  • 丰富的部署选项（Dash Enterprise）
  • 内置认证、SSO、RBAC 等企业级能力
  • 更丰富的高级可视化组件

Streamlit 在企业场景的使用也在增长，但：

  • 对大型代码库支持的结构化程度较弱
  • 内建的企业级控制能力相对较少
  • 部署更简单，但灵活度不及 Dash

结论：企业与生产 —— Dash 更适合

Streamlit vs Dash：用户与开发者体验

Streamlit：

  • 对初学者非常友好
  • 心智模型简单
  • 不需要任何 Web 开发知识
  • 文档清晰易读

Dash：

  • 学习概念更多
  • 回调设计需要事先规划
  • 但对熟悉 Web 框架的工程师更顺手

结论：开发体验 —— 初学者选 Streamlit；工程团队选 Dash

Streamlit vs Dash：架构与可扩展性

Dash 采用：

  • MVC 架构
  • 布局、回调、业务逻辑清晰分离
  • 更容易扩展到 100+ 组件的大型应用

Streamlit 采用：

  • 脚本式执行模型
  • 灵活度高
  • 但如果不注意结构化，代码容易变得混乱

在两个框架里各写一个简单应用

⭐ Streamlit 示例代码

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)

运行方式：

streamlit run app.py

Streamlit Demo App

⭐ Dash 示例代码（已更新至 Dash 2.x 写法）

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

对比两者效果

Streamlit：

  • 代码更少
  • 使用体验极其直观
  • 很适合“notebook → 应用”的工作流

Dash：

  • 样板代码更多
  • 但对构建大规模仪表盘非常强大
  • 对 UI 和性能的控制更细致

总结：该用 Streamlit 还是 Dash？

如果你更看重：

  • 快速原型开发
  • AI / LLM 驱动应用
  • 轻量级内部工具
  • 简单仪表盘
  • 用最少的代码达到最高的开发速度

那就用 Streamlit。

如果你需要的是：

  • 企业级仪表盘
  • 高度交互、深度定制的 UI
  • 复杂的回调逻辑
  • 具有良好架构、易维护的生产应用

那就选 Dash。

两者都能做出很好的结果——关键在于你的项目复杂度、深度以及长期规划。

常见问题（FAQ）

  1. 在快速原型开发上，Streamlit 和 Dash 哪个更好？
    Streamlit 的脚本式开发方式更简单、更高效，一般在原型开发上更有优势。

  2. 在企业级应用上，哪个更合适？
    Dash 的架构更有结构化，配套的生产特性更丰富，更适合企业级和大规模应用。

  3. 哪个社区更大？
    Dash 的生态出现得更早、更成熟，而 Streamlit 的社区近几年增长非常迅速。