Framework Python
Briques prêtes.
Vous écrivez la logique.
Importez depuis bpm, assemblez métriques, tableaux, formulaires. Pas de HTML, pas de JS. Une seule codebase.
[ Screenshot dashboard BPM ]
Pourquoi Blueprint Modular
- Composants réutilisables â Texte, données, graphiques, formulaires, layout. Tout est dans la doc.
- Python uniquement â Pas de front à câbler. Vous déclarez, lâinterface se met à jour.
- Doc et déploiement inclus â Installation, API, déploiement VPS/Docker décrits pas à pas.
Ce que BPM apporte que les autres n'ont pas
Réactivité granulaire, design system, registry et layout piloté par config : quatre atouts qu'aucun autre framework Python pour la data ne propose nativement.
- Réactivité granulaire + syntaxe simple â Mise à jour ciblée des composants (refs, store réactif) sans re-run complet du script.
- Design system cohérent (
bpm.*) â Tokens centralisés ; personnalisation par variables CSS. - Registry
$et@â Réfs réactives pour l'état ; décorateurs pour pages, sidebar, cache. - Layout piloté par config â Un fichier
app.config.jspour tout ; dupliquer une app = modifier ce fichier.
Idéal pour
Prototypes métier
import bpm
bpm.title("Mon outil")
bpm.button("Valider", key="ok")
Dashboards internes
import bpm
bpm.metric("CA", 142500, delta=3200)
bpm.table(df)
Outils data & ML
import bpm
bpm.file_uploader("Fichier CSV")
bpm.chart.line(df, x="date", y="value")
Apps de démo
import bpm
bpm.set_page_config(layout="wide")
bpm.panel("Info", "Contenu", variant="info")Tout est documenté : installation, composants, référence API, déploiement.
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