파이썬으로 쉽게 대시보드 만들기 [1] Streamlit 소개 및 설치하기

주제: Python으로 손쉽게 대시보드 만드는 방법 [1] Streamlit 소개 및 설치
작성: 2023-10-09

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📊 파이썬으로 손쉽게 대시보드 만드는 방법

[1] 2023.10.09 - [✔ Python/2. Visualization] - 파이썬으로 쉽게 대시보드 만들기 [1] Streamlit 소개 및 설치하기
[2] Streamlit 데이터 표출하기-파이썬으로 손쉽게 대시보드 만드는 방법
[3] Streamlit 데이터 시각화하기-파이썬으로 손쉽게 대시보드 만드는 방법
[4] 2024.01.10 - [✔ Python/2. Visualization] - 파이썬으로 쉽게 대시보드 만들기 [4] Streamlit 배포하기

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1. streamlit이란?

Streamlit은 데이터 과학자와 엔지니어를 위한 빠르고 쉬운 웹 앱을 만들 수 있는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 복잡한 웹 프레임워크나 HTML, CSS, Javascript 지식 없이도 Python 코드만으로 데이터 기반의 웹 앱을 생성할 수 있습니다. 

2. streamlit 장점 

필자가 생각하는 streamlit의 가장 큰 장점은 웹 개발에 대한 기초배경지식이 없이도 쉽게 페이지 생성 및 배포가 가능하다는 점입니다. 이전에 대학시절에 잠시 django를 통해서 웹개발을 다뤄본 적이 있는데 HTML, CSS 등 많은 지식들을 요했습니다. 하지만, streamlit은 그러한 사전배경지식을 요하지 않다 보니 시간이 크게 절약됩니다. 또한, 웹 시각화로 표출하다 보니 전달력이 높으며, 문서형태로 보고하기 어려운 경우 활용하기에 매우 적합한 프레임워크입니다.

streamlit 장점

• 간편성: 복잡한 프론트엔드 지식이 없어도 웹 앱을 만들 수 있습니다.
• 반응형: 자동으로 업데이트되는 위젯을 제공하여 데이터와 시각화의 상호작용을 쉽게 구현할 수 있습니다.
• 데이터 통합: 주요 데이터 분석 및 시각화 라이브러리 (예: Pandas, Matplotlib, Plotly)와의 통합이 용이합니다.
• 빠른 프로토타이핑: 원하는 대로 앱의 모양과 기능을 빠르게 바꿔 볼 수 있어 프로토타이핑에 이상적입니다.

타 프레임워크와의 비교

타 라이브러리 대비 streamlit의 장점

 

3. 한계점

하지만, streamlit에는 제약사항이 있습니다.

• 기본 무료 계정의 경우, 3개의 애플리케이션까지 배포가능
• Github와 연동하여 배포 가능 (단, public repository만 가능)
• 배포하는 어플리케이션은 RAM 1GB로 제한

즉, 사용용도에 따라서 단순한 웹 애플리케이션을 생성하는 경우 streamlit이 합리적이며, 대규모 배포의 경우에는 다른 프레임워크가 적합할 수 있으므로 용도에 따라서 선택하여 활용이 필요합니다.

 

4. 설치방법

Streamlit을 설치하는 것은 매우 간단합니다.

pip install streamlit

하지만, 여러 가지 라이브러리를 활용하고 하는 경우, 라이브러리 간의 충돌이 날 수 있기 때문에 사전에 이를 방지하기 위해
가상환경을 생성하여 그 안에 설치하도록 하겠습니다.

conda create -n <본인이 원하는 가상환경이름> # conda create -n streamlit

conda activate <본인이 설정한 가상환경이름>  # conda activate streamlit

pip install streamlit

설치가 완료되었는지 확인해 보도록 하겠습니다.

streamlit hello

 

streamlit hello 결과

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Reference

1. streamlit 예시: https://github.com/zakariachowdhury/streamlit-map-dashboard
2. streamlit gallery: https://streamlit.io/gallery

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