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。
- 機械学習やデータ分析の可視化に使いたい
- ダッシュボードを作成してビジネス指標を可視化したい
- 研究成果やノートブックを共有したい
- 商用レベルの本格的なアプリを開発したい
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
- 主な特徴: 純粋なPythonでWebアプリが構築できる、データサイエンス特化
- 向いている用途: データ分析レポート、MLデモ、プロトタイプ作成
- GitHub: github.com/streamlit/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。
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。
3-2. Dash
- 主な特徴: Reactベースでカスタマイズ性が高い、Plotlyと親和性が高い
- 向いている用途: 本格的なダッシュボード、商用向けアプリ
- GitHub: github.com/plotly/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。
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
- 主な特徴: 機械学習向け、共有機能が内蔵、Hugging Faceと統合
- 向いている用途: MLモデルのデモ、研究成果の共有、教育目的
- GitHub: github.com/gradio-app/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。
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。
3-4. Panel
- 主な特徴: Jupyter連携、科学技術計算に強い、柔軟な構成
- 向いている用途: 研究用ダッシュボード、ビジュアライゼーション
- GitHub: github.com/holoviz/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。
3-5. Reflex
- 主な特徴: フルスタック対応、状態管理が可能、TypeScript風の構成
- 向いている用途: スケーラブルなSaaS、業務向けアプリ
- GitHub: github.com/reflex-dev/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
- 主な特徴: シンプルな構文、リアルタイム通信対応、3D描画
- 向いている用途: IoT可視化、小規模アプリ、教育向け
- GitHub: github.com/zauberzeug/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
- 主な特徴: R ShinyのコンセプトをPythonへ、リアクティブ性
- 向いている用途: 統計ダッシュボード、アカデミックな可視化
- GitHub: github.com/posit-dev/py-shiny
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
- 主な特徴: Jupyter NotebookをそのままWebアプリに変換
- 向いている用途: 研究発表、教育、ノートブックの共有
- GitHub: github.com/voila-dashboards/voila
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
- Streamlit GitHub
- Dash GitHub
- Gradio GitHub
- Panel GitHub
- Reflex GitHub
- NiceGUI GitHub
- Shiny for Python GitHub
- Voilà GitHub
最後まで読んでいただきありがとうございます。
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