[파이썬]Streamlit 활용(1) - 소개및설치

파이썬으로 개발하면서 기본적으로 사용하는 프로그램으로 Anaconda Jupyter-Notebook, pyCharm 등 다양한 프로그램을 사용하게 됩니다. 

데이터에 대한 가공 및 분석에 파이썬 만큼 쉽고 다양한 활용성을 보여주는 언어는 없는 것 같습니다.

데이터분석이외 파이썬으로 웹어플리케이션 개발도 가능한데 Flask, FastAPI, django 와 같은 웹프레임워크를 활용하면 됩니다.

이번에 소개하는 Streamlit 은 머신러닝 및 데이터분석 결과를 쉽게 웹화면으로 보여주는 웹프레임워크 입니다.

기본적인 사용법 부터 실제 사용예시를 여러 포스트에 나눠서 소개하오니 Stremlit을 다양하게 활용하는데 도움이 되었으면 합니다.

 

1.  Streamlit 안내

Streamlit Moto

https://streamlit.io/

Streamlit • A faster way to build and share data apps

상기에 언급한 것 같이 Streamlit 의 장점은 다음과 같습니다.

• 분석결과 공유 쉽게 외부에 공유 가능 (클라우드 기능 제공)
• 순수하게 파이썬만으로 웹화면 구성
• 프론트엔드 개발 경험 필요하지 않음

2.  사이트 가입하기

간단하게 구글 계정 , 깃허브 계정, 이메일 등록중 각자 편한한 방법을 선택하여 가입합니다.

sign-up

 

3.  설치하기

개발환경의 셋업은 다음과 같이 터미널에서 실행하면 바로 사용 가능합니다.

• pip install streamlit

정상적으로 설치되었는지 확인은 다음과 같이 실행합니다.

• streamlit hello

웹브라우저에 localhost:8501 로 Welcome to Streamlit 이 표출됩니다.

streamlit hello

사이드메뉴에 Animation Demo, Ploting Demo, Mapping Demo 선택하면 Streamlit에서 활용 가능한 기능을 확인할 수 있습니다.

Mapping Demo

4.  추천 설치 환경

저는 Github 연계를 위해 VS Code에서 사용하였습니다. (별도 포스트에서 연동방법 설명)

파이썬에서는 특히 가상환경에서 Stremlit 설치하는 것이 다른 라이브러리 버젼 차이로 인한 문제를 최소화하는데 도움이 되어 가상환경 사용을 권장합니다. 

가상환경은 다음과 같이 간편하게 만듭니다. 설명은 MacOS 기준입니다.

• 개발할 디렉토리로 이동한 후
• python -m venv myvenv (myvenv는 가상환경 이름)
• source ./myvenv/bin/activate (가상환경 활성화)
• 폴더앞에 (myvenv) 가 붙으면 정상적으로 가상환경 실행된 것임

윈도우에서 가상환경 활성화 : .\myvenv\Scripts\activate