こんにちは、JS2IIUです。
今回はStreamlitのキャッシュ機能についてみていきます。処理速度を改善して、ユーザーにとって快適なサービスを提供できるようになります。今回もよろしくお願いします。
はじめに
Streamlitでアプリを作っていて、以下のような経験はありませんか？
- 大きなデータを毎回読み込んで遅い
- 重たい計算処理が何度も走ってしまう
こうした問題を解決して、アプリをサクサク動かす方法が「キャッシング」です。
この記事では、Streamlitでよく使われるキャッシュ機能 @st.cache_data と @st.cache_resource の使い方を、初心者の方でも理解しやすいように、具体例を使って丁寧に解説します。
キャッシュとは？
キャッシュの基本概念
キャッシュとは、一度行った処理の結果を保存しておき、次に同じ処理が必要になったときに、再実行せずに保存済みの結果を再利用する仕組みです。
例えば、大きなCSVファイルを読み込むのに毎回10秒かかるとしたら、キャッシュを使えば初回だけ読み込み、次回からは即座に結果を再利用できます。
Streamlitには、このキャッシュ機能を簡単に使える2つのデコレーターが用意されています：
@st.cache_data: データ処理・計算結果向け@st.cache_resource: モデル・外部リソース向け
@st.cache_data の使い方
使いどころ
- データの読み込み（CSV/Excelなど）
- 重い計算処理
基本構文
@st.cache_data
def 関数名():
# 時間のかかる処理
return 結果実践例：CSVファイルの読み込み
import streamlit as st
import pandas as pd
@st.cache_data
def load_data():
st.write("📦 データを読み込んでいます...")
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv")
return df
st.title("Irisデータセットの表示")
df = load_data()
st.dataframe(df)
解説
このコードでは、初回のみCSVファイルが読み込まれ、”📦 データを読み込んでいます…” が表示されます。
2回目以降の実行では、キャッシュからデータが取得され、読み込み処理がスキップされます。
@st.cache_resource の使い方
使いどころ
- 機械学習モデルの読み込み
- データベース接続など外部リソースの初期化
実践例：重たい処理のキャッシュ
import streamlit as st
import time
@st.cache_resource
def load_model():
st.write("🤖 モデルを読み込んでいます...")
time.sleep(5) # 擬似的に時間のかかる処理
return "モデル" # 実際はモデルオブジェクトを返す
st.title("モデルのキャッシュデモ")
model = load_model()
st.success(f"取得したリソース: {model}")解説
このコードでは、初回実行時に5秒の遅延がありますが、2回目以降はキャッシュが使われ即座に表示されます。
よくあるエラーと対処法
1. キャッシュ対象の関数でStreamlitのAPIを呼んでしまう
エラー内容： st.write などのUI操作をキャッシュ関数の中で使うと警告が出ることがあります。
対処法： 処理部分とUI部分を分ける。
NG例：
@st.cache_data
def load():
st.write("読み込み中...") # UI操作 → NG
return 100OK例：
@st.cache_data
def load():
return 100
st.write("読み込み中...")
data = load()2. キャッシュが効かない（毎回処理が走る）
原因： 関数の引数が毎回異なる場合、キャッシュは再利用されません。
例：
@st.cache_data
def compute(x):
return x ** 2
value = compute(time.time()) # 毎回異なる値 → キャッシュされない対処法： 引数が毎回同じになるように工夫する。
処理時間の比較で効果を確認
import streamlit as st
import time
@st.cache_data
def slow_function():
time.sleep(3)
return "完了"
st.title("キャッシュ効果の確認")
start = time.time()
result = slow_function()
elapsed = time.time() - start
st.write(f"結果: {result}")
st.write(f"処理時間: {elapsed:.2f}秒")
実行結果
- 初回：処理時間 約3秒
- 2回目以降：処理時間 約0秒（キャッシュ使用）
まとめ
@st.cache_dataは データの読み込み・計算用@st.cache_resourceは モデルやリソースの初期化用- キャッシュを使うと、アプリの動作が高速化し、ユーザー体験が向上
- よくあるエラーに注意し、正しく使えば効果は絶大！
参考リンク
最後まで読んでいただきありがとうございました。