Streamlit: A faster way to build and share data apps

Streamlit turns data scripts into shareable web apps in minutes.
All in pure Python. No front‑end experience required.

• Official link: https://streamlit.io/

Introduction

Streamlit

복잡한 front-end 기술이 필요하지 않을 정도의 간단한 데이터 대시보드 어플리케이션을 만들 수 있는 python library

Installation

pip install streamlit

Start Demo

streamlit hello

1. Three Simple Principles

1) Embrace Scripting

페이지를 동적으로 렌더링하기 때문에 스크립트를 저장하기만 해도 변화가 적용됨

• 다만, 메인 페이지에서 불러오는 module 내부의 변화는 적용시켜주지 않음

2) Weave in Interaction

간단히 다양한 종류의 widget(slider, radio, date_input 등)을 만들고 그 값을 변수로 받아올 수 있음

3) Deploy Instantly

Stremlit official site에서 github 연동을 통해 간단하히 애플리케이션 배포가 가능

2. Powerful Apps

이미 다양한 종류의 애플리케이션 예제들이 제공되고 있으니 적절한 템플릿을 골라서 시작하자

• App Gallery: https://streamlit.io/gallery
• Streamlit Cheat Sheet: https://cheat-sheet.streamlit.app/

3. Features

1) Deployment with Docker & Poetry

• Reference: https://github.com/alchemine/diabetes-prediction

1. Dockerfile

    # syntax=docker/dockerfile:1
    FROM alchemine/base-cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
   
    # copy project directory
    COPY . /project
    WORKDIR /project
   
    # install python environment
    RUN poetry env use python3.9 && \
        poetry install --no-root
   

2. docker-compose.yml

    version: "3.8"
   
    services: 
    app:
        build:
            context: .
        hostname: "dev"
        ports:
            - 10022:22
            - 8501:8501
            - 8888:8888
        volumes:
            - .:/project
        environment:
            - PATH=/root/.local/bin/poetry:$PATH
        working_dir: /project
        command: poetry run streamlit run diabetes_prediction/app.py
        privileged: true
        ipc: host
        tty: true
   

2) Session