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Streamlit
Visualización de Datos · 918.5K visitas mensuales

Streamlit es un framework de Python de código abierto que permite a los desarrolladores y científicos de datos crear y compartir hermosas aplicaciones web personalizadas para aprendizaje automático y ciencia de datos en minutos. Streamlit Community Cloud proporciona una plataforma gratuita para desplegar, gestionar y compartir estas aplicaciones públicas con el mundo, fomentando un entorno colaborativo para la innovación.

VS
victordibia
Visualización de Datos · 22.4K visitas mensuales

Un centro de recursos integral de Victor Dibia, un investigador líder en ML Aplicado e HCI. Presenta herramientas de IA de código abierto como AutoGen Studio y LIDA, artículos en profundidad, trabajos de investigación y charlas sobre IA generativa, sistemas multiagente e interacción humano-computadora. Una plataforma valiosa para desarrolladores, investigadores y entusiastas de la IA.

Streamlit vs victordibia: precios, funciones y tráfico

Compara Streamlit y victordibia por posicionamiento, precio, capacidades, tráfico y opiniones.

Actualizado 5 ago 2026

Resumen del producto

Streamlit Resumen del producto

Streamlit es un framework de Python de código abierto que permite a los desarrolladores y científicos de datos crear y compartir hermosas aplicaciones web personalizadas para aprendizaje automático y ciencia de datos en minutos. Streamlit Community Cloud proporciona una plataforma gratuita para desplegar, gestionar y compartir estas aplicaciones públicas con el mundo, fomentando un entorno colaborativo para la innovación.

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victordibia Resumen del producto

Un centro de recursos integral de Victor Dibia, un investigador líder en ML Aplicado e HCI. Presenta herramientas de IA de código abierto como AutoGen Studio y LIDA, artículos en profundidad, trabajos de investigación y charlas sobre IA generativa, sistemas multiagente e interacción humano-computadora. Una plataforma valiosa para desarrolladores, investigadores y entusiastas de la IA.

Preview

Detailed feature comparison

FeatureStreamlitvictordibia
Categoría principalVisualización de DatosVisualización de Datos
Añadido2025-08-172025-08-04
PrecioFreemiumGratis
Sitio oficialshare.streamlit.iovictordibia.com
Tipo de productoSitio webSitio web
Performance data
ValoraciónSin verificarSin verificar
Comentarios00
Visitas mensuales918.5K22.4K
Crecimiento mensual6.5%33.6%
Favoritos125128
DetailsVer detallesVer detalles

Streamlit vs victordibia monthly traffic

Compare Streamlit and victordibia by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the Streamlit vs victordibia monthly traffic comparison, Streamlit currently shows 918.5K visits and victordibia shows 22.4K; Streamlit has about 41 times the visible traffic of victordibia, an absolute difference of about 896.1K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

Streamlit monthly traffic:

Latest traffic

Visitas mensuales
918.5K
Duración media
3:29
Páginas por visita
3.41
Tasa de rebote
56.87%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 501.6K Visitas mensuales
  • 2026/1: 717.2K Visitas mensuales
  • 2026/2: 702.3K Visitas mensuales
  • 2026/3: 847.5K Visitas mensuales
  • 2026/4: 862.8K Visitas mensuales
  • 2026/5: 918.5K Visitas mensuales

Regiones principales

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States44.68%410.4K
🇮🇳India25.68%235.9K
🇰🇷Korea, Republic of12.59%115.6K
🇬🇧United Kingdom8.9%81.7K
🇵🇰Pakistan8.15%74.9K

Fuentes de tráfico

Source typePercentageTraffic
Directo57.82%531.1K
Referido40.37%370.8K
Correo electrónico1.81%16.6K

Palabras clave

share.streamlitstreamlitstreamlit cloudstreamlit community cloudstreamlit login

victordibia monthly traffic:

Latest traffic

Visitas mensuales
22.4K
Duración media
0:22
Páginas por visita
1.61
Tasa de rebote
39.19%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 13.3K Visitas mensuales
  • 2026/1: 12.2K Visitas mensuales
  • 2026/2: 11.6K Visitas mensuales
  • 2026/3: 11.2K Visitas mensuales
  • 2026/4: 16.8K Visitas mensuales
  • 2026/5: 22.4K Visitas mensuales

Regiones principales

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States37.7%8.5K
🇮🇳India25.61%5.7K
🇻🇳Vietnam14.63%3.3K
🇬🇧United Kingdom11.38%2.6K
🇮🇩Indonesia10.68%2.4K

Palabras clave

anthropic designblender export to react fiberclaude.ai/designclaude designhandtrack.js
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Streamlit first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Usage comparison

Compare the core capabilities of Streamlit and victordibia

Streamlit Core features

Visualización de Datos
Low-code No-code
Creador de Aplicaciones

victordibia Core features

Visualización de Datos
Low-code No-code
Investigación
Escritura

Use cases

Streamlit Use cases

visualización de datos
Herramientas para desarrolladores
aprendizaje automático
Código Abierto
Creador de aplicaciones
Panel
ciencia de datos
Python
aplicación web

victordibia Use cases

visualización de datos
Herramientas para desarrolladores
aprendizaje automático
Código Abierto
Educación en IA
Investigación de IA
AutoGen
IA generativa
IHC
Sistemas multiagente

Streamlit vs victordibia:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth Streamlit vs victordibia comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Streamlit is primarily listed under “Visualización de Datos”, while victordibia is primarily listed under “Visualización de Datos”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Pricing (Streamlit: Freemium; victordibia: Free); Monthly visits (Streamlit: 918.5K; victordibia: 22.4K); Monthly growth (Streamlit: 6.5%; victordibia: 33.6%); Favorites (Streamlit: 125; victordibia: 128); Website (Streamlit: share.streamlit.io; victordibia: victordibia.com). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the Streamlit vs victordibia monthly traffic comparison, Streamlit currently shows 918.5K visits and victordibia shows 22.4K; Streamlit has about 41 times the visible traffic of victordibia, an absolute difference of about 896.1K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Streamlit first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Product positioning, use cases, and roles

Streamlit and victordibia currently overlap in shared categories: Visualización de Datos y Low-code No-code; shared tags: visualización de datos, Herramientas para desarrolladores, aprendizaje automático y Código Abierto. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

Streamlit's unique categories/tags are Creador de Aplicaciones, Creador de aplicaciones, Panel, ciencia de datos, Python y aplicación web; victordibia's are Investigación, Escritura, Educación en IA, Investigación de IA, AutoGen, IA generativa, IHC y Sistemas multiagente. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.

What ratings, comments, and favorites can tell you

Streamlit has no verified rating, 0 comments, 125 favorites, and 125 likes;victordibia has no verified rating, 0 comments, 128 favorites, and 120 likes。

Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.

Selection guidance by actual need

When to evaluate Streamlit first

Put Streamlit on the priority trial list when the task aligns with “Visualización de Datos” and especially Creador de Aplicaciones, Creador de aplicaciones, Panel, ciencia de datos, Python y aplicación web. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Streamlit also currently records: pricing is freemium, product type is website, 918.5K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

When to evaluate victordibia first

Put victordibia on the priority trial list when the task aligns with “Visualización de Datos” and especially Investigación, Escritura, Educación en IA, Investigación de IA, AutoGen e IA generativa. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

victordibia also currently records: pricing is free, product type is website, 22.4K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

How to validate the recommendation before deciding

The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Streamlit and victordibia, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.

Preguntas frecuentes

How should I choose between Streamlit and victordibia?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.

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