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streamlit説明 和訳

下記の和訳です。
https://docs.streamlit.io/en/latest/main_concepts.html

アプリを作成する

実行方法

streamlit run your_script.py [-- script args]

上記のようにスクリプトを実行するとすぐにローカルの Streamlit サーバーが起動し、アプリがデフォルトのウェブブラウザの新しいタブで開きます。アプリはあなたのキャンバスであり、チャート、テキスト、ウィジェット、表などを描く場所です。

アプリに何を描くかはあなた次第です。例えば、st.text は生のテキストをアプリに書き込み、st.line_chart は折れ線グラフを描画します。利用可能なすべてのコマンドについては、API ドキュメントを参照してください。

開発の流れ

アプリをアップデートするたびに、ソースファイルを保存してください。保存すると、Streamlit は変更があるかどうかを検出し、アプリを再実行するかどうかを尋ねてきます。画面右上の「常に再実行」を選択すると、ソースコードを変更するたびにアプリが自動的に更新されます。

データの流れ

Streamlitのアーキテクチャでは、プレーンなPythonスクリプトを書くのと同じ方法でアプリを書くことができます。画面上で何かを更新しなければならないときはいつでも、StreamlitはPythonスクリプト全体を上から下へと再実行します。

これは2つの状況で起こる可能性があります。

  • アプリのソースコードを変更したとき。
  • ユーザーがアプリ内のウィジェットを操作するとき。

データの表示とスタイル

Streamlitアプリでデータ(テーブル、配列、データフレーム)を表示する方法はいくつかあります。はじめに、magic と st.write() を紹介しましたが、これはテキストからテーブルまで何でも書き込めるものです。では、データを可視化するために設計されたメソッドを見てみましょう。

なぜいつもst.write()を使わないのか?理由はいくつかあります。

Magic と st.write() は、渡されたデータのタイプを検査して、アプリでそれを最適にレンダリングする方法を決定します。別の方法で描画したい場合もあります。例えば、データフレームをインタラクティブなテーブルとして描画する代わりに、st.table(df)を使用して静的なテーブルとして描画したい場合があります。

2つ目の理由は、他のメソッドは、データを追加したり置き換えたりして、使用したり変更したりできるオブジェクトを返すからです。

最後に、より特殊な Streamlit メソッドを使う場合は、追加の引数を渡して動作をカスタマイズすることができます。

例えば、データフレームを作成し、Pandas Styler オブジェクトを使って書式を変更してみましょう。この例では、Numpy を使ってランダムサンプルを生成し、st.dataframe() メソッドを使ってインタラクティブなテーブルを描画します。

13ryuji
興味がある技術の味見だけして次に手を出す堪え性のないやつです。
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