はじめに

データ分析の結果や研究成果を公開するとき、多くの方に使ってもらえるように、何かしらツール化したほうがいい場面があります。
Pythonですと、DjangoやFlaskなどを活用することが多いとは思いますが、Streamlitとは、Pythonのみでフロントエンドアプリケーションを作成できるフレームワークです。

何度目かのStreamlitですが、ついに1.0でGithubを用いてweb上へのデプロイまで簡単にできるようになりました。

Streamlit Cloudの利用方法

2021年10月現在、streamlitcloudを利用するにはinviteしてもらう必要があります。

Freeのところの（Get an invite）からこのページにいき招待メールを受け取りましょう。
数日でメールが返ってきます。loginできたら以下のような画面になるはずです。

GithubにpushしたRepository情報を入力します。

環境ファイルは必要なのでrequirement.txtやpyproject.tomlなどをrepositoryに追加しておきましょう。ローカルでもpoetryなどの、ディレクトリごとに仮想環境を構築してくれるパッケージを使用している場合は自然にこういったファイルができているでしょう

あまりデプロイに慣れていない人向けにrequirement.txtに軽く説明すると、pip installする必要があるパッケージを記述しているものになります。ローカルで作業した際にインストールしたパッケージがありますよね。それらを本番環境に反映させる必要があります。

下記は公式ドキュメントですが、使っているパッケージツールによってファイルを作ってください。

デプロイ

Main file Path はstreamlit runするメインファイルを記述しましょう。

右側にコンソールもあり、非常に使いやすいUIになっています。

私も昔作った東京のコロナ感染者とワクチン接種者の推移の可視化アプリをこちらに上げてみました。

最後に

Streamlitの基礎的な使い方については過去の記事をご覧ください。

1年前は非常にシンプルなアプリしか作れなかったstreamlitですが、多くのウィジェットが追加され、ついにデプロイまで簡単にできるようになりました。今後もアップデートが楽しみです。