(배포관련)Streamlit

1. Streamlit

프론트엔드 개발자의 도움없이 Python에서 빠르게 웹 서비스를 만드는 것을 도와주는 라이브러리

때문에 높은 퀄리티의 웹 서비스 보다는 괜찮은 퀄리티의 웹서비스를 빠르게 보기 위해 사용한다.

2. 실행

1) 설치

pip install streamlit

2) app.py

import streamlit as st

<st를 이용해 코드 작성>

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주의!
(이벤트가 발생되면 app.py의 전체 코드가 재실행 되는 방식으로 작동함)

3) 실행

streamlit run app.py

3. streamlit 라이브러리

1) MarkDown Text작성

st.title("Title")
st.header("Header")
st.subheader("subheader")
st.write("write1")
st.markdown('---')
st.caption("caption")
st.code("print(hello)")
st.latex('\int a x^2 \,dx')

2) Select Option

1. Button

if st.button("Button1"):
    st.write("Click Button1")
else:
    st.write("Not Click Button1")

if st.button("Button2"):
    st.write("Click Button2")
else:
    st.write("Not Click Button2")

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2. CheckBox

if st.checkbox('checkbox'):
    st.write('Click Checkbox')
else:
    st.write('Not Click Checkbox')

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3. Radio

select = st.radio("Radio Part", ("A", "B", "C"))
if select == "A":
    st.write("A~")
if select == "B":
    st.write("B~")
if select == "C":
    st.write("C~")

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4. Select Box

select_box = st.selectbox("Select Box Part", ("A", "B", "C"))
st.write("you selected ", select_box)

참고
: st.multiselect()를 활용하면 여러개를 고를 수 있는 Select Box가 표시됨

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5. Input Box

text = st.text_input("Text")
password = st.text_input("Password", type="password")
number = st.number_input("Number")
date = st.date_input("date")
time = st.time_input("time")

3) Table

1. Table

df = pd.DataFrame({
    'first': [1, 2, 3, 4, 5],
    'second': [10, 20, 30, 40, 50]
})

st.write(df)
st.dataframe(df)
st.table(df)

st.table()은 Static한 DataFrame으로 딱 표만 보여주고 조작이 불가능 하지만 st.dataframe()은 Interactive한 DataFrame으로 조작(정렬, 클릭)이 가능하다.

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2. metric

st.metric("metric", 2, 5)

(지표같은 것을 작성할 때 사용하는 함수이다.)

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3. Line Chart

chart = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=['a', 'b', 'c']
)
st.line_chart(chart)

이 외에도 지도(st.map), bar(st.bar_char)등 다양한 차트가 존재하고, 해당 내용인 이 페이지를 참고

4) Layout

1. Sidebar

if st.sidebar.button("Button1"):
    st.sidebar.write("Click Button1")
else:
    st.sidebar.write("Not Click Button1")

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2. Columns

col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
col1.write("col1")
col2.write("col2")
col3.write("col3")
col4.write("col4")

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3. Expander

with st.expander("expander"):
    st.write("contents")

5) 기타

1. Spinner

with st.spinner("please wait..."):
	time.sleep(5)

연산 도중 출력할 문구 표시

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2. Status Box

st.success("Success")
st.info("Info")
st.warning("Warning")
st.error("Error message")

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3. Form

with st.form(key="입력 form"):
	username = st.text_input("username")
	pass = st.text_input("password", type="password")
    st.form_submit_button("login")

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4. File Uploader

upload = st.file_uploader('choose a file', type=["png", "jpg", "jpeg"])

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5. Session State

if 'count' not in st.session_state:
    st.session_state.count = 0
add = st.button('add 2')
if add:
    st.session_state.count += 2
sub = st.button('sub 1')
if sub:
    st.session_state.count -= 1

st.write(st.session_state.count)

앞서 설명했듯이 Streamlit은 어떤 이벤트가 발생하면 코드가 재실행 되므로 전역변수 설정이 불가능했다.

이 문제를 해결하기 위해 나온 것이 Session State이다.

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이외에도 다음의 Cheat Sheet를 참고하여 다양한 기능들을 이용해 보자

6) Cache

매번 다시 실행하는 특성 때문에 데이터 또한 매번 다시 읽게 되는데, 이 경우 캐시를 이용하면 성능이 좋아진다.

@st.cache

예를들어 딥러닝 모델에서 parameter를 매번 불러오도록 하지 않도록 하기 위해 캐시를 이용할 수 있다.

(내부적으로 저장하는 듯?)