1. Введение в Streamlit

1.1. Что такое Streamlit?

Streamlit — это открытая библиотека на языке программирования Python, разработанная для быстрого создания интерактивных веб-приложений, ориентированных на анализ данных, машинное обучение и научные вычисления. Основная цель данного инструмента — избавить исследователей, специалистов по анализу данных и разработчиков от необходимости вникать в тонкости веб-фреймворков, предоставляя декларативный подход к созданию пользовательского интерфейса, полностью определяемого из кода на Python.

Библиотека Streamlit была впервые представлена в 2019 году. Её создатели стремились упростить путь от исследовательского прототипа — будь то Jupyter-ноутбук или скрипт на Python — к удобному интерактивному веб-интерфейсу для конечных пользователей. Streamlit позволила программистам, работающим в области анализа данных и машинного обучения, мгновенно делиться своими наработками в более наглядном и доступном формате, не прибегая к сложным решениям, связанным с использованием HTML, CSS, JavaScript или REST API.

Основные возможности:

• Простота и быстрота разработки: несколько строк кода Python позволяют получить полноценное веб-приложение.
• Интерактивность и визуализация: streamlit предоставляет широкий спектр визуальных элементов (графиков, таблиц, слайдеров, форм ввода), упрощающих взаимодействие пользователя с данными.
• Отсутствие дополнительной инфраструктуры: нет необходимости изучать или конфигурировать серверные фреймворки и фронтенд-технологии.
• Автоматическая перезагрузка: любое изменение в коде немедленно отражается в интерфейсе, упрощая итеративную разработку.

Сравнение с другими инструментами:

Dash (Plotly), как и Streamlit, позволяет создавать интерактивные аналитические веб-приложения без глубокого погружения в веб-разработку. Однако, в отличие от декларативной стилистики Streamlit, Dash часто требует больше усилий для настройки взаимодействий между компонентами.

• Официальный сайт Dash
• Сравнительный пример (сообщество Stack Overflow)

Voila (Jupyter Project) преобразует Jupyter-ноутбуки в веб-приложения. Это удобно, если аналитика уже выполнена в ноутбуке. Однако Voila меньше ориентирован на гибкое построение пользовательского интерфейса «из коробки» и более тесно связан с Jupyter-экосистемой.

• Официальная документация Voila

Gradio фокусируется, прежде всего, на быстром создании демо-интерфейсов для моделей машинного обучения, особенно в области компьютерного зрения и обработки естественного языка. Streamlit же обладает более широким набором инструментов для общего анализа данных и визуализации.

• Официальный сайт Gradio

Пример кода (минимальная демонстрация):

import streamlit as st
import pandas as pd

# Генерируем тестовые данные
df = pd.DataFrame({
    'Число': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Квадрат': [x**2 for x in range(1,6)]
})

st.title("Моя первая Streamlit-программа")
st.write("Ниже представлена таблица с данными:")
st.dataframe(df)

# Добавляем интерактивный элемент
число = st.slider("Выберите число:", 1, 5, 3)
st.write(f"Вы выбрали число {число}, его квадрат равен {число**2}.")

Запуск данного кода через команду streamlit run app.py открывает локальный веб-сервер с интерактивным интерфейсом.

Полезные ресурсы:

• Официальная документация Streamlit
• Официальный сайт Streamlit
• Галерея проектов на Streamlit - готовые примеры приложений

1.2. Области применения

Структура и функциональность Streamlit делают его подходящим для широкого круга задач, связанных с анализом и представлением данных.

1. Демонстрационные прототипы моделей машинного обучения.

   Специалисты по машинному обучению часто сталкиваются с необходимостью продемонстрировать результаты своей работы не-техническим коллегам или заказчикам. Streamlit позволяет быстро создать веб-приложение, в котором пользователь может взаимодействовать с моделью, изменять параметры, загружать собственные данные и тут же получать результаты.

   Примеры проектов:

   • Пример приложения для классификации изображений (из официальных примеров Streamlit)
   • Шаблоны ML-приложений

2. Интерактивные дашборды для аналитиков и научных сотрудников.

   Streamlit упрощает создание интерактивных дашбордов, в которых различные метрики, графики и таблицы связаны с элементами интерфейса (слайдерами, чекбоксами и т.д.). Это позволяет аналитикам и исследователям оперативно обмениваться результатами, предоставляя коллегам возможность самостоятельно изучать данные.

   Примеры проектов:

   • Дашборд для анализа финансовых данных (пример из сообщества на Medium)
   • Приложения в Streamlit Community Cloud - множество публично доступных примеров

3. Визуализация данных и обмен результатами исследований.

   Исследовательские группы могут использовать Streamlit для быстрой визуализации результатов. Вместо отправки статичных графиков и таблиц по электронной почте, можно поделиться интерактивным приложением, позволяющим коллегам или заинтересованным сторонам самостоятельно фильтровать, сортировать и исследовать данные.

   Пример проекта:

   • Пример приложения для геопространственного анализа (из официальных примеров Streamlit)
   • Streamlit Blog - Статьи об использовании в науке и исследовательской деятельности

Полезные ресурсы:

• Streamlit Documentation: Best Practices - лучшие практики и советы по использованию
• Streamlit Community Forum - обсуждения, вопросы и решения проблем от сообщества
• Streamlit on GitHub - исходный код, списки изменений, последние обновления