[Python] Streamlit 사용법

Streamlit이란?

• 공식 문서 : The fastest way to build and share data apps
  • 가장 빠르게 데이터 어플리케이션을 만들 수 있는 방법
• 앱을 만드는 미니멀한 프레임워크
• 21년 2월 기준 Github Star 13K
• 장점
  • 간단하게 파이썬 코드로 앱을 빌드할 수 있음
  • 인터랙티브한 기능 제공(백엔드 개발이나 HTTP 요청 구현할 필요 없음)
  • 다양한 예시 제공
  • 커뮤니티에서 개발한 Component도 존재
  • Streamlit에서 배포할 수 있는 시스템 제공(단, 신청 필요)
  • 화면을 녹화할 수 있는 Record 기능도 제공
    • app을 빌드한 후, 오른쪽 ☰ 버튼을 클릭하면 Record a screencast를 확인할 수 있음
• Awesome Streamlit Github에 참고할 수 있는 자료가 매우 많음

 

 

Streamlit 설치 및 실행

• 가상환경 실행

python3 -m venv "가상환경이름"
source "가상환경이름"/bin/activate

 

• streamlit 설치

pip install streamlit

 

• 설치 확인

streamlit hello

 

• 공식문서에 있는 샘플코드 실행 https://docs.streamlit.io/library/get-started/create-an-app

# app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.title('Uber pickups in NYC')

DATE_COLUMN = 'date/time'
DATA_URL = ('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/'
            'streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz')

@st.cache_data
def load_data(nrows):
    data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows)
    lowercase = lambda x: str(x).lower()
    data.rename(lowercase, axis='columns', inplace=True)
    data[DATE_COLUMN] = pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN])
    return data

data_load_state = st.text('Loading data...')
data = load_data(10000)
data_load_state.text("Done! (using st.cache_data)")

if st.checkbox('Show raw data'):
    st.subheader('Raw data')
    st.write(data)

st.subheader('Number of pickups by hour')
hist_values = np.histogram(data[DATE_COLUMN].dt.hour, bins=24, range=(0,24))[0]
st.bar_chart(hist_values)

# Some number in the range 0-23
hour_to_filter = st.slider('hour', 0, 23, 17)
filtered_data = data[data[DATE_COLUMN].dt.hour == hour_to_filter]

st.subheader('Map of all pickups at %s:00' % hour_to_filter)
st.map(filtered_data)

streamlit run app.py

• http://localhost:8501/로 접속 가능

 

 

다양한 Streamlit API 

• 제목 설정하기
• 캐싱하기
• 위젯 만들기
  • 버튼 만들기
  • 체크 박스 만들기
  • 라디오 버튼 만들기
  • 선택 박스 만들기
  • 다중 선택 박스 만들기
  • 슬라이더 만들기
• 데이터 입력
• 데이터 출력
• 차트 출력
• Progress, Status 메세지
• 각종 컨텐츠 출력
• 사이드바, 레이아웃

 

👇🏻 아래 공식문서에 들어가면 다양한 API의 사용법이 나와있으니 필요할 때 참고하면 좋을것 같다!

https://docs.streamlit.io/library/api-reference

Streamlit Docs

 

 

 

Streamlit 배포하기

• streamlit cloud를 이용해 간단하게 배포가 가능하다.
• github의 repository에 코드를 올리고 해당 repository 링크만 등록하면 배포가 가능하다.