はじめに
Streamlit入門中です。
前回は、爆速に惹かれてStreamlitをひとまず試してみました。
今回はStreamlitの歴史やら特徴など周辺知識を調べようと思います。
歴史
こちらのサイトにわかりやすくまとめられています。
データサイエンティストの方々が簡単にアプリを作れるようにする、ユーザへ見せられるようにすることがきっかけだった模様。pythonからスムーズに作れることがコンセプトっぽいですね。
そのため、
- カスタマイズ性に優れてなくてもok
- それよりも手早く作れること
という特徴があると解釈できます。
以下、Copilotさんの回答です。
このような誕生のきっかけは学びがいがありますね。
Streamlitは、この問題を解決するために開発されました。Pythonを使って、データサイエンティストが自分でインタラクティブなウェブアプリケーションを構築できるようにすることで、データの洞察を迅速に共有できるようになったのです2。
Streamlitは2018年にAdrien Treuille、Thiago Teixeira、Amanda Kellyの3名によって創業されました2。彼らはGoogle Xや自動運転企業Zooxなどで最先端のプロジェクトに携わっており、「すぐに試してみたいデータ分析のアイデアがあるのに、Webアプリにするには専門的すぎる」というもどかしさを感じたことがきっかけでした2。
特徴やメリット
Streamlitを使っている先人の方々から、Streamlitのナイスな点と主な使い道を調べてみました。歴史にも記載した通り、お手軽さという点で便利という声が多いです。
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アプリの提供が楽
- 動かすためにpythonなど用意しなくてもok、つまり動作環境のハードルを下げることができます
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使いこなしが楽
- 少ないコードで様々なUI（ボタン、カレンダー、音声再生など）を実装できます
- 公式ドキュメントも豊富なため、実現したいイメージからも検索しやすいです
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pythonライブラリとの連携
- データ分析や機械学習向けのフレームワークであり、他ライブラリとの連携が容易です
以下、参考にした記事です
使用例
公式のサンプルアプリをいくつか触ってみました。LLMや地図は少々気になります。
- https://streamlit.io/playground
- https://devesh.streamlit.app/?ref=streamlit-io-gallery-data-visualization
- https://bgremoval.streamlit.app/?ref=streamlit-io-gallery-favorites
Charts（グラフ可視化）
LLM chat（AIチャットサービス）
Computer vision（画像処理）
Geospatial（地図連携）
まとめ
今回は他の記事を参考に、調査のみでした。