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Pythonで使えるWEBアプリフレームワーク8選（2025年版）

JS2IIU

こんにちは、JS2IIUです。
このブログではStreamlitについて色々な観点から記事を公開してきました。WEBアプリフレームワークはStreamlit以外にもさまざま開発されていて、用途に応じて最適なものを選んでいくことが重要です。今回はStreamlitと比較されることが多いフレームワークを8つセレクトして、それぞれの特徴を見ていきたいと思います。今回もよろしくお願いします。

1. はじめに

Pythonは、機械学習やデータ分析だけでなく、Webアプリケーションの開発にも広く利用されているプログラミング言語です。近年では、ノーコードやローコードに近い形で、簡単にインタラクティブなWebアプリを作成できるフレームワークも増えてきました。

この記事では、2025年時点で注目すべきPythonのWebアプリフレームワーク8選を紹介します。データ可視化やAIデモ、研究成果の共有、さらにはSaaS開発にまで対応できるツールを幅広くカバーしています。

2. Webアプリフレームワークの選び方

WebアプリをPythonで作るといっても、目的によって適したツールは異なります。どのようなことをやりたいのか、目的やイメージをはっきりさせてからフレームワークを選ぶのがおすすめです。

この記事では、それぞれの目的に対応できるフレームワークを紹介し、どんな特徴があるのかを丁寧に解説していきます。

3. フレームワーク8選の紹介

こちらは2025年7月の時点でのGitHubスターの数を比較したグラフです。Streamlit以外にも人気があるライブラリが出てきていることがわかります。このグラフはSter History Chartで作成したものに少し見やすくするための加工を行なったものです。

3-1. Streamlit

Streamlitは「Pythonを書く＝UIを作る」感覚で使える、非常にシンプルなWebアプリ開発フレームワークです。HTMLやJavaScriptの知識がなくても、わずか数行のコードでUIが作成できるのが魅力です。

Python
import streamlit as st

st.title("売上分析ダッシュボード")
st.line_chart([100, 200, 150, 300])

このように、st.titleやst.line_chartといった直感的な命令で簡単に可視化ができます。社内レポートや簡易アプリに最適です。

Streamlitについての当ブログの記事はこちらをご覧ください。

Streamlit
PythonのWEBフレームワークであるStreamlitについての記事を集めたページです。
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3-2. Dash

Dashは、複雑なインタラクションやデータ連携を必要とするダッシュボード構築に適しています。Plotly製ということもあり、高機能なグラフ描画が可能です。

Python
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

app = dash.Dash()
app.layout = html.Div([
    html.H1("売上推移"),
    dcc.Graph(figure={
        "data": [{"x": [1, 2, 3], "y": [100, 200, 300], "type": "line"}]
    })
])

複数のコンポーネントを組み合わせ、複雑なアプリも柔軟に構築できます。

3-3. Gradio

Gradioは、機械学習の入力と出力をGUIとして簡単に公開できるツールです。たとえば、画像分類モデルをアップロードしてすぐにWebから試せます。

Python
import gradio as gr

def classify_image(image):
    return "cat" if image.mean() < 128 else "dog"

demo = gr.Interface(fn=classify_image, inputs="image", outputs="label")
demo.launch()

このようなコードで、誰でも簡単にモデルの動作確認や共有が可能です。

Gradioに関する記事はこちらからご覧ください。

Gradio
「Gradio」の記事一覧です。
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3-4. Panel

Panelは、HoloVizという可視化エコシステムの中核を担うツールで、大規模な科学データの可視化やレポート作成に向いています。matplotlibやbokehなどとも統合可能です。

詳しくは当ブログのこちらの記事を参考にしてください。

Panel入門：強力なデータ可視化フレームワーク
こんにちは、JS2IIUです。この記事では、Pythonを使ってインタラクティブなデータダッシュボードや可視化を簡単に作成できるPanelフレームワークを紹介します。PanelはHoloVizエコシステムの一部であり、複数のデータソースを統合し、柔軟でカスタマイズ可能なUIを提供します。フロントエン...
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2024/09/09

3-5. Reflex

Reflex（旧Pynecone）は、PythonだけでUIとロジックを一体的に構築できるフルスタックWebフレームワークです。状態管理やルーティングの概念もあり、VueやReactに近いアーキテクチャを採用しています。

3-6. NiceGUI

NiceGUIは、リアルタイム性のあるWeb UIをPythonで直感的に書ける軽量フレームワークです。WebSocketベースでリアルタイム更新に対応しており、IoTやダッシュボードに最適です。

3-7. Shiny for Python

Shiny for Pythonは、「入力が変わると出力も即時に更新される」というリアクティブプログラミングの思想を取り入れたツールで、統計解析の可視化に強いです。Rユーザーにも馴染みやすい設計です。

3-8. Voilà

Voilàは、既存のJupyter NotebookをそのままインタラクティブなWebアプリに変換できるツールです。コードは見せたくないが、UIとして使いたいという用途に非常に便利です。

4. どのフレームワークを選ぶべきか？

それぞれのフレームワークの特徴を整理すると以下の表のようにまとめることができます。学習コストに差があると思いますが、生成AIをプログラミングで活用できるようになったので、難易度によらず、得意なところを生かせるフレームワークを選ぶことが重要です。

フレームワーク難易度特化領域商用対応おすすめ用途
Streamlit易データ分析△社内ツール、分析レポート
Dash中ダッシュボード◎BI、業務アプリ
Gradio易機械学習△MLデモ、教育
Panel中科学・研究△技術的ダッシュボード
Reflex中～難フルスタック開発◎SaaS、商用アプリ
NiceGUI易小規模・IoT△プロトタイプ、IoT
Shiny for Python中統計○学術研究、統計可視化
Voilà易ノートブック共有✕教育、研究発表

5. 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す。
ご質問ご感想はコメント欄へよろしくおねがします。

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