目次

Streamlitについて
目的
方法
おまけ
おわりに

Streamlitについて

Streamlitは、Pythonだけで簡単にWebアプリケーションを作成できる強者です。
遊び心もあって素敵です。
公式ドキュメントはこちら

目的

Streamlit, 実はデフォルトでLoggerが用意されています。

でも、これは管理者画面のコンソールにつらつら吐き出されるだけなので少しみづらいです。(自分が良い方法を知らないだけかもしれないけど...)

必要な情報のみ、スプレッドシートに出力できたらいいのに...
と思っていたら、とうとうできました！
いろんなサイトを見ながらやったので、備忘録的にまとめておきたいと思います。
(間違いがあれば指摘していただけると嬉しいです)

用意するもの

アカウント
- Github: Streamlitアプリをデプロイするため
- Streamlit:Streamlitアプリをデプロイするため
- Google: GCSとスプレッドシートを利用するため
環境
- streamlit(今回は、1.12.0を使用, まだ入っていない場合は pip3 install streamlit でインストール)

今回は、スプレッドシートに書き出す部分のみ扱います。

方法

参考サイト

↓大きく参考にしたサイト
ベースとなるアプリ
 StreamlitとGCSの接続

このBug Reportというアプリを見た時に、スプシに書き出せるのか！！という衝撃が走りました笑

Google Cloud Storage の設定

こちらの公式ドキュメントを参考に、GCSとStreamlitのアプリを紐付ける。

画像がとても小さいですが、ズームすれば意外と見えます

スプレッドシートの作成

データベースとして使用したいスプレッドシートを作成します。

この時、スプレッドシートの設定は 「リンクを知っている人は誰でも編集可能」 にするのがおすすめです。
全て試したわけではないですが、閲覧権限のみではエラーとなりました。

シート名も後でプログラムで指定するので変更しましょう。
日本語よりも英語が良いです。

シート名がリクエストに入るので、日本語だとうまくいかない時があります(たぶん)

Streamlitアプリのコードを作成

main.pyという名前のファイルを作成。以下のコードを写す。
(ただし、SHEET_IDとSHEET_NAMEは自分のものを指定)

main.py

import google_auth_httplib2
import httplib2
import streamlit as st
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build
from googleapiclient.http import HttpRequest

SCOPE = "https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets"
SHEET_ID = "自分のスプレッドシートID"
SHEET_NAME = "自分のスプレッドシートの シート名"

@st.experimental_singleton()
def connect_to_gsheet():
    # Create a connection object
    credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(
        st.secrets["gcp_service_account"], scopes=[SCOPE]
    )

    # Create a new Http() object for every request
    def build_request(http, *args, **kwargs):
        new_http = google_auth_httplib2.AuthorizedHttp(
            credentials, http=httplib2.Http()
        )

        return HttpRequest(new_http, *args, **kwargs)

    authorized_http = google_auth_httplib2.AuthorizedHttp(
        credentials, http=httplib2.Http()
    )

    service = build("sheets", "v4", requestBuilder=build_request, http=authorized_http)
    gsheet_connector = service.spreadsheets()

    return gsheet_connector


def add_row_to_gsheet(gsheet_connector, row):
    gsheet_connector.values().append(
        spreadsheetId=SHEET_ID,
        range=f"{SHEET_NAME}!A:C",
        body=dict(values=row),
        valueInputOption="USER_ENTERED",
    ).execute()

#### main contents
st.title("Hello")

gsheet_connector = connect_to_gsheet()

form = st.form(key="test")
with form:
    text1 = st.text_input("first")
    text2 = st.text_input("second")
    submitted = st.form_submit_button(label="Submit")

if submitted:
    add_row_to_gsheet(gsheet_connector, [[text1, text2]])
    st.success("OK!")

ローカルでの動きを確認

ターミナルで下記コマンドを実行してみてください！

streamlit run main.py

※ファイル名をmain.py以外にした人は、上のコマンドもそのファイル名に差し替えます

最初は時間かかりますが、うまくいけば勝手にブラウザが起動するはず！

アプリを動かしたあと、スプレッドシートをみてみてください。記録されていますか？

おまけ

スプレッドシートに出力することで、ログの分析もお手軽です！

スプレッドシートのCOUNTIF関数等やグラフ描画を駆使すれば、可視化ダッシュボードも瞬殺です！！

リアルタイムで分析できる別のStreamlitアプリを作成するのもいいですね！
その際はこちらが参考になります！データの読み取りは、書き出しよりも単純です。

また、Streamlitでやりたいことが増えそうです。

おわりに

だいぶ簡単にでしたが、スプレッドシートへのログの出力について紹介しました！
あとは、add_row_to_gsheet(gsheet_connector, [[text1, text2]])
この一行を、自分のアプリの中に出力したいタイミングで入れればOKです！

これから注意点はまとめていきます！

まずは、簡単な初投稿でした！終わり！