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。

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
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
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。