1. はじめに
Streamlitは、Pythonを用いたデータアプリケーションを迅速に構築するためのオープンソースフレームワークだぬ。データサイエンティストや開発者が簡単に美しいUIを持つアプリケーションを作成できることが特徴だぬ。この記事では、Streamlitの基本的な使い方と簡単なデモアプリケーションの作成方法を紹介するだぬ。
2. Streamlitのインストール
StreamlitはPythonのパッケージとして提供されているだぬ。以下のコマンドを実行してインストールしようだぬ。
pip install streamlit
3. 最初のStreamlitアプリ
Streamlitでのアプリ開発は非常にシンプルだぬ。まずは、基本的なアプリを作成してみようぬ。以下のコードをapp.pyとして保存しようだぬ。
import streamlit as st
st.title('Streamlit 入門')
st.write('これはStreamlitアプリのデモだぬ。')
保存した後、コマンドラインで以下を実行しようだぬ。
streamlit run app.py
これで、ブラウザが開き、指定したタイトルとテキストが表示されるStreamlitアプリが起動するだぬ。
実行結果だぬ👇
4. コンポーネントの追加
Streamlitは多様なウィジェットを提供しており、これらを使ってインタラクティブなアプリケーションを簡単に作成できるだぬ。例えば、ボタンやテキスト入力、グラフ表示などがあるだぬ。以下に、いくつかのウィジェットの使用例を示すだぬ。
st.button('押してくださいだぬ')
st.text_input('あなたの名前を入力してくださいだぬ')
st.slider('あなたの年齢', 0, 100, 25)
先ほどと同様に、ターミナルで以下を実行するだぬ。
streamlit run app.py
実行結果だぬ👇
5. データの可視化
Streamlitはデータの可視化も簡単に行えるだぬ。以下のコードは、ランダムなデータを生成し、それをグラフとして表示するだぬ。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# データ生成
data = pd.DataFrame(
np.random.randn(100, 2),
columns=['a', 'b']
)
st.line_chart(data)
先ほどと同様に、ターミナルで以下を実行するだぬ。
streamlit run app.py
実行結果だぬ👇
6. ソースコード最終版
最終的なソースコードは以下の通りだぬ。
import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
st.title('Streamlit 入門')
st.write('これはStreamlitアプリのデモだぬ。')
st.button('押してくださいだぬ')
st.text_input('あなたの名前を入力してくださいだぬ')
st.slider('あなたの年齢', 0, 100, 25)
# データ生成
data = pd.DataFrame(
np.random.randn(100, 2),
columns=['a', 'b']
)
st.line_chart(data)
まとめ
Streamlitを使えば、Pythonのコードのみでデータアプリケーションを手軽に開発できるだぬ。今回は基本的なコンポーネントの使用方法を紹介しただぬが、Streamlitにはさらに多くの機能があるだぬ。公式ドキュメントやコミュニティを活用して、より複雑なアプリケーションの開発に挑戦してみるだぬ。
備考：カワウソ好きな筆者です。
可愛い嘘のカワウソというキャラクターが好きで、それに感化されて文末を「だぬ」にしています。読みにくいかもしれませんが、筆者なりに楽しく執筆をするための工夫ですので、温かい目で見ていただけると嬉しいです。