本文将探索Streamsync：前端无代码，后端使用Python。
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Streamsync是一个用于创建数据应用程序的全新开源框架。它允许你使用可视化编辑器构建用户界面，同时在后端保留Python的强大功能。所有这些都包含在一个可通过pip安装的软件包中。
Streamsync的可视化编辑器，Streamsync Builder。
一、不断发展的数据应用程序生态系统
从高层次上来看，Streamsync与竞争对手进行比较时，在两个方面的设计脱颖而出。
1.1 快速。响应时间更短。
与Streamlit相比，Streamsync可以实现显著降低的响应时间。 它只运行一次用户脚本。 它使用WebSockets来保持前端和后端状态同步。
1.2 整洁。可以尽情享受创建过程；最终结果从里到外都美观大方。
Streamsync使用以状态驱动的响应式用户界面。数据应用程序的用户界面严格与其逻辑分离。 它使用一套一致但可定制的用户界面设计系统。 无需缓存，所有内容都保留在内存中。可以使用全局变量和模块属性来存储整个应用程序范围的数据。 执行流程可预测。事件处理程序是简单的、易于测试的Python函数。没有重复运行，没有奇怪的装饰器。
二、但是，有多快呢？
对简单事件的响应需要约1-2毫秒，本文在MacBook Air M2上进行了本地测试。这个数字是端到端的，包括事件生成、事件处理和DOM操作。然而，如果在远程运行应用程序，当然会受到连接速度的限制。
使用来自后端的随机数据每秒刷新DataFrame组件约400次，同时流畅地对其他事件做出反应。在MacBook Air M2上的Docker容器中本地运行。
三、为什么要使用可视化用户界面编辑器？
如果执行得当，会有很多好处。 可视化编辑器可让你专注于应用程序的逻辑——保持整洁，缩小代码库。 复杂的布局变得易于构建和维护，同时与逻辑保持独立。 更容易发现和理解可用的组件。 即时的可视化反馈可以帮助你创建更好的界面。
不过，并非所有的可视化编辑器都是一样的。
使用Streamsync Builder编辑组件。
如果执行不力，可视化编辑器会让你后悔当初使用代码。通常情况下，在创建应用程序时，界面看起来与运行应用程序时并不一样。Streamsync Builder则不同。它从零开始专门设计，作为实际应用的覆盖层，允许你在应用运行时对其进行修改。应用程序保持完全交互。
Streamsync Builder可在本地运行。可以继续使用自己喜欢的代码编辑器、插件和版本控制工具。当对Python文件进行修改时，应用程序的进程将被重新加载。为方便起见，应用程序的入口点（main.py）提供了一个内置编辑器，非常适合快速编辑，但无需依赖它。
四、架构
Streamsync使用Python、TypeScript、Vue和FastAPI构建。它以标准Python软件包的形式发布。
4.1 概述
当事件发生时，它会使用WebSockets从浏览器发送到Web服务器。 Web服务器（FastAPI）通过asyncio调用将其传递给框架的AppRunner。 AppRunner通过multiprocessing.Pipe将其调度到AppProcess，AppProcess是负责运行应用程序代码的独立过程。 AppProcess会找到合适的事件处理程序，并在使用相关会话的应用程序状态的线程池中运行它。
4.2 状态驱动、反应式用户界面
如前所述，Streamsync使用状态驱动的反应式用户界面。它的灵感来自现代前端框架。
从用户界面调用应用程序状态。
在组件属性中的状态引用使用@{my_var}语法进行。例如，可以将标题（Heading）组件的Text属性设置为@{title}。当title发生变化时，标题会自动更新。
用户界面与逻辑分离。可以将标题替换为文本组件，或者在尽可能多的组件中显示title——无需对后端进行任何更改。
为输入组件设置双向绑定。
输入组件可以使用双向绑定——无需任何努力即可保持与状态同步。例如，当滑块输入发生变化时，my_var的值也会发生变化。当my_var发生变化时，滑块会自动移动以反映变化。
4.3 事件处理程序
状态突变由事件处理程序执行，这些处理程序使用Streamsync Builder分配给UI组件。
将事件处理程序分配给组件。
下面的事件处理程序会更改作为参数传递的会话应用状态中title的值。
def handle_click(state):
state["title"] = "You've clicked the button"
更复杂的事件处理程序会接收一个有效载荷，根据事件的不同，有效载荷也会不同。例如，网络摄像头捕捉（Webcam Capture）的处理程序将接收一个包含PNG图像的二进制文件对象。在后台，Streamsync负责序列化和反序列化。
五、展望未来
现在已经有了一个功能齐全的框架，包含可视化编辑器和35个组件，接下来在功能方面，将重点关注以下几个方面：
将基本的DataFrame组件替换为支持排序、事件和编辑的高性能数据网格。 完善输入组件。 提高可观察性。
六、尝试使用Streamsync
是否应该用Streamsync替换一切？也许还不是时候。但应该尝试并关注它。
文档请访问https://www.streamsync.cloud/。Python软件包在PyPi上，这意味着可以通过pip进行安装。
# 安装可选依赖项（pandas和plotly-express）
# 需要Python 3.9.2或更高版本
pip install "streamsync[ds]"
# 在"hello"文件夹中创建演示应用程序
# 并启动Builder，该生成器可通过本地URL访问
streamsync hello
或者，查看在Google Cloud Run（美国东部）上运行的示例应用程序：https://hello.streamsync.cloud。
源代码可在Github上获取：https://github.com/streamsync-cloud/streamsync。
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