웹 서비스 형태 - Streamlit

1. 웹 서비스 형태 - Streamlit

1.1 웹 서비스를 만드는 과정

다른 조직의 도움 없이 빠르게 웹 서비스를 만드는 방법이 무엇일까?

 

Voila는 노트북환경에서 빠르게 프로토타입으로 보여주기 위한 방법이고

Streamlit은 웹페이지형태로 만들고 싶어서 만들게됐다

1.2 Streamlit의 대안

1)R의 Shiny

2) Flask, Fast API : 백엔드를 직접 구성 + 프론트엔드 작업도 진행

3) Dash : 제일 기능이 풍부한 Python 대시보드 라이브러리

4) Voila : Jupyter Notebook을 바로 시각화 가능

 

 

1.3 Streamlit Component

장점

- 파이썬 스크립트 코드를 조금만 수정하면 웹을 띄울 수 있음

- 백엔드 개발이나 HTTP 요청을 구현하지 않아도 됨

- 다양한 Component 제공해 대시보드 UI 구성할 수 있음

- Streamlit Cloud도 존재해서 쉽게 배포할 수 있음(단, Community Plan은 Public Repo만 가능)

- 화면 녹화 기능(Record) 존재

 

이 데모도 streamlit으로 만들어짐

https://albumentations-demo.herokuapp.com/

Streamlit

https://streamlit.io/gallery

Streamlit • The fastest way to build and share data apps

 

설치

pip install streamlit

 

실행

streamlit run streamlit-basic.py

 

Component

- Text

- Button

 

- Checkbox

 

- Pandas Dataframe

해당 링크 참고

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

Streamlit Docs

https://share.streamlit.io/daniellewisdl/streamlit-cheat-sheet/app.py

https://share.streamlit.io/daniellewisdl/streamlit-cheat-sheet/app.py

 

 

1.4 Session State

https://share.streamlit.io/streamlit/release-demos/0.84/0.84/streamlit_app.py

https://share.streamlit.io/streamlit/release-demos/0.84/0.84/streamlit_app.py

https://blog.streamlit.io/session-state-for-streamlit/

 

 

1.5 @st.cache

매번 다시 실행하는 특성 때문에 데이터도 매번 다시 읽을 수 있음

이런 경우 @st.cache 데코레이터를 사용해 캐싱하면 좋음(캐싱 : 성능을 위해 메모리 등에 저장하는 행위)

데이터를 읽는 함수를 만들고, 데코레이터를 적용