当 Python 遇上 GUI：NiceGUI 与 Dear PyGui 的终极对决——开发者该如何选型？

一、为什么今天我们要聊这两个框架？

2024 年，「不写前端」的 Python GUI 方案百花齐放。

想 5 分钟上线数据看板？

想 50 行代码做百万点实时曲线？

答案通常被缩写成两个名字：NiceGUI 和 Dear PyGui。

前者让浏览器成为你的界面；后者把 GPU 算力塞进桌面窗口。

它们都 MIT 开源、都 pip 一行安装、都宣称「零前端」——却走着完全不同的技术路线。

本文用 6 个维度深度对比，并给出可直接落地的选型决策树。

二、技术血统：Web 栈 VS GPU 引擎

一句话总结：

NiceGUI 把「浏览器」当渲染器；Dear PyGui 把「显卡」当渲染器。

三、开发体验：50 行代码对照

NiceGUI —— 浏览器仪表盘

from nicegui import ui

import random, asyncio

data = []

@ui.page('/')

def dashboard():

  ui.label('实时 CPU 曲线').classes('text-h5')

  chart = ui.line_plot(n=2, limit=100)

  async def refresh():

      while True:

          data.append(random.random())

          chart.push([data[-1]])

          await asyncio.sleep(0.1)

  refresh()

ui.run(port=8080)

浏览器打开http://localhost:8080即可。

Dear PyGui —— 原生窗口仪表盘

import dearpygui.dearpygui as dpg, random, time

dpg.create_context()

with dpg.window(label="CPU Curve", tag="win"):

  dpg.add_line_series([], [], tag="line")

dpg.setup_dearpygui()

dpg.show_viewport()

while dpg.is_dearpygui_running():

  dpg.set_value("line", [[i for i in range(100)], [random.random() for _ in range(100)]])

  dpg.render_dearpygui_frame()

  time.sleep(0.05)

双击 exe，弹出原生窗口，GPU 直绘。

四、6 大维度横评

五、商业场景选型决策树

graph TD

A{我要做什么？} -->|内部工具/仪表盘| B{需要多人远程访问？}

B -->|是| NiceGUI

B -->|否| C{数据量>1M点/60FPS？}

C -->|是| Dear PyGui

C -->|否| NiceGUI

A -->|离线客户端/游戏调试| Dear PyGui

六、踩坑实录与技巧

打包签名

NiceGUI 用 PyInstaller 时加--collect-all nicegui避免资源丢失。

Dear PyGui 在 macOS 需codesign --force --deep --sign - dist/app.app。

性能调优

NiceGUI：大数据列表用@ui.lazy_row()虚拟滚动。

Dear PyGui：把重计算放threading.Thread，用set_render_callback同步 UI。

七、结论

如果你想5 分钟上线、多人共用、组件丰富—— 选NiceGUI。

如果你想离线单文件、百万点实时、极致性能—— 选Dear PyGui。

两者都 MIT 开源，都 pip 安装，真正的差异只有一句话：

“

浏览器渲染 VS GPU 渲染。想清楚场景，剩下的就是享受 Python 的简洁。