【Streamlit】Pythonで超簡単にWebアプリを作ろう！インストールからサンプル実行まで徹底解説

Streamlit
2024/12/24
この記事は約6分で読めます。

こんにちは、JS2IIUです。

Streamlitは、PythonでインタラクティブなWebアプリケーションを簡単に構築するためのオープンソースライブラリです。データサイエンスや機械学習の分野で特に人気があり、複雑なコーディングなしで、データの可視化やモデルのデプロイを行うことができます。今回もよろしくお願いします。

Streamlit • A faster way to build and share data apps

Streamlitの特徴

Streamlitが多くの開発者に支持される理由は、その使いやすさにあります。

  • シンプルな構文: Pythonの知識があれば、わずか数行のコードでWebアプリを作成できます。
  • インタラクティブなウィジェット: スライダー、ボタン、ドロップダウンなどのウィジェットを簡単に追加し、ユーザーとのインタラクションを実現できます。
  • 高速なプロトタイピング: コードを変更すると即座に反映されるため、試行錯誤しながら開発を進めることができます。
  • データ可視化: matplotlib、seaborn、Plotlyなどのライブラリと連携し、グラフやチャートを美しく表示できます。
  • 共有が簡単: 作成したアプリは、Streamlit Cloudにデプロイすることで、簡単に公開できます。

Streamlitのインストール

Streamlitをインストールするには、pipコマンドを使用します。

Bash
pip install streamlit

サンプルプログラム

Streamlitのインストールが完了したら、簡単なサンプルプログラムを実行してみましょう。

Python
import streamlit as st

st.title("初めてのStreamlitアプリ")

st.write("Hello, world!")

このコードを app.py などのファイル名で保存し、ターミナルで streamlit run app.py と実行すると、Webブラウザに “Hello, world!” と表示されたページが開きます。

コード解説

  • import streamlit as st: Streamlitライブラリをインポートします。
  • st.title("初めてのStreamlitアプリ"): ページのタイトルを設定します。
  • st.write("Hello, world!"): ページにテキストを表示します。

もう少し高度な例：グラフを表示する

Streamlitでは、st.area_chart() 関数を使って簡単にグラフを表示できます。

Python
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.title("エリアチャートの表示")

# サンプルデータを作成
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=['a', 'b', 'c']
)

# エリアチャートを表示
st.area_chart(chart_data)

このコードでは、pandas と numpy を使ってサンプルデータを作成し、st.area_chart() でエリアチャートを表示しています。

コード解説

  • import pandas as pd, import numpy as np: pandasとnumpyライブラリをインポートします。
  • chart_data = pd.DataFrame(...): pandasのDataFrameを使って、ランダムな数値のデータを作成します。
  • st.area_chart(chart_data): 作成したデータを引数に渡して、エリアチャートを表示します。

参考になるWEBサイト

Streamlitを使えば、データサイエンティストや機械学習エンジニアだけでなく、プログラミング初心者でも簡単にWebアプリを作成できます。ぜひ、この機会にStreamlitを試して、あなただけのWebアプリを作ってみましょう！

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最後まで読んでいただきありがとうございました。

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