Streamlit: 뛰어난 데이터 앱 제작을 위한 Python 라이브러리

출처 : https://chatgptai.mobi 

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Streamlit: 아름다운 데이터 앱 구축을 위한 Python 라이브러리

소개

Streamlit은 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 멋진 맞춤형 웹 앱을 쉽게 만들고 공유할 수 있게 해주는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다 . Streamlit은 다음과 같은 이유로 데이터 앱을 구축하는 데 탁월한 선택입니다.

• 배우고 사용하기 쉽습니다.
• 고도의 대화형
• 반응형 및 모바일 친화적
• 웹이나 온프레미스에 배포 가능

Streamlit 시작하기

Streamlit을 시작하려면 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하면 됩니다.

pip install streamlit

Streamlit이 설치되면 새 파일을 만들고 코드를 작성 하여 첫 번째 Streamlit 앱을 만들 수 있습니다. 다음 코드는 환영 메시지를 표시하는 간단한 Streamlit 앱 입니다.

import streamlit as st

st.title("Welcome to Streamlit!")

이 앱을 실행하려면 파일을 저장한 후 터미널에서 다음 명령을 실행하면 됩니다.

streamlit run my_app.py

그러면 웹 브라우저 창이 열리고 Streamlit 앱이 표시됩니다.

Streamlit 위젯 사용

Streamlit 위젯은 Streamlit 앱에 상호작용성을 추가하는 방법입니다. 다음을 포함하여 다양한 유형 의 Streamlit 위젯이 있습니다.

• 텍스트 상자
• 버튼
• 슬라이더
• 차트
• 테이블

Streamlit 위젯을 사용하려면 먼저 위젯을 가져와야 합니다. 예를 들어 텍스트 상자를 사용하려면 함수를 가져옵니다 st.text_input(). 그런 다음 함수를 호출하고 위젯 이름과 기본값을 전달합니다 . 예를 들어 다음 코드는 사용자에게 이름을 묻는 텍스트 상자를 만듭니다.

name = st.text_input("What is your name?")

Streamlit 앱 배포

Streamlit 앱을 만든 후에는 웹에 배포할 수 있습니다. 이를 수행하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

• Streamlit 앱을 쉽게 배포하고 공유할 수 있게 해주는 호스팅 서비스인 Streamlit Cloud에 앱을 배포할 수 있습니다.
• 자신의 서버에 앱을 배포할 수 있습니다. 이를 위해서는 웹 서버와 Python이 설치되어 있어야 합니다.

Streamlit의 고급 기능

Streamlit에는 더욱 강력한 데이터 앱을 만드는 데 사용할 수 있는 다양한 고급 기능이 있습니다 . 이러한 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

• 캐싱: 이를 통해 앱이 실행될 때마다 다시 로드할 필요가 없도록 데이터를 캐시할 수 있습니다.
• 테마 설정: 앱의 모양과 느낌을 변경할 수 있습니다.
• Streamlit 구성 요소: 앱에서 사용할 수 있는 사전 제작된 위젯 라이브러리입니다.

결론

Streamlit은 아름다운 대화형 데이터 앱을 만드는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다 . 배우고 사용하기 쉽고 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 데이터 앱을 구축하는 방법을 찾고 있다면 Streamlit이 훌륭한 선택입니다.

참고자료:

• Streamlit 문서 : https://docs.streamlit.io/
• Streamlit 블로그: https://blog.streamlit.io/
• Streamlit 30일: https://blog.streamlit.io/30-days-of-streamlit/