[python] Streamlit 기본 기능 익히기 ! | 텍스트 & 데이터 표시 | 레이아웃 관리 | 파일 업로드 & 다운로드

Streamlit은 Python을 사용하여 빠르고 쉽게 대시보드를 만들 수 있는 오픈 소스 라이브러리에요. Streamlit을 사용하면 데이터 과학자와 애널리스트가 코드 몇 줄만으로 아름다운 대화형 웹 애플리케이션을 만들 수 있는데요. 다음은 Streamlit을 사용하여 웹 대시보드를 만드는 데 기본적으로 알아야 할 내용들에 대한 설명입니다.

 

Streamlit이 무엇이고 이걸로 무엇을 할 수 있냐고요? 그럼 이전 포스팅을 참고해 주세요-!

[python] Streamlit 으로 데이터 웹 애플리케이션 만들기! | 간단한 대시보드 & 웹데모 페이지 개발

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1. 설치 및 기본 설정

Streamlit 설치

먼저, Streamlit을 설치해야 합니다. 설치는 pip을 사용하여 간단하게 할 수 있습니다.

pip install streamlit

 

Streamlit 앱 실행

Streamlit 애플리케이션은 Python 스크립트를 실행하여 시작합니다. 예를 들어, app.py 파일을 만들고 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

 

import streamlit as st

st.title("My First Streamlit App")
st.write("Hello, world!")

이 스크립트를 실행하려면 터미널에서 다음 명령을 입력합니다:

streamlit run app.py

이 명령을 실행하면 브라우저에서 로컬 서버로 연결된 Streamlit 앱을 열 수 있습니다.

 

 

 

2. 주요 구성 요소

텍스트 및 데이터 표시

Streamlit은 다양한 방식으로 텍스트와 데이터를 표시할 수 있습니다.

• st.write(): 텍스트, 데이터프레임, 마크다운 등을 표시할 수 있는 만능 함수
• st.text(): 간단한 텍스트 표시
• st.markdown(): 마크다운 형식의 텍스트 표시
• st.code(): 코드 블록 표시
• st.latex(): LaTeX 수식 표시

st.write("Hello, world!")
st.text("This is a simple text.")
st.markdown("# This is a markdown header")
st.code("print('Hello, world!')", language='python')
st.latex(r"E=mc^2")

 

 

위젯

사용자 상호작용을 위한 다양한 위젯을 제공합니다.

• st.button() : 버튼
• st.checkbox() : 체크 박스
• st.radio(): 라디오 버튼
• st.selectbox(): 셀렉트 박스
• st.multiselect(): 멀티 셀렉트 박스
• st.slider(): 슬라이더
• st.text_input(): 입력 상자
• st.file_uploader(): 파일 업로드

if st.button('Say hello'):
    st.write('Hello!')

agree = st.checkbox('I agree')
if agree:
    st.write('Great!')

option = st.selectbox('Choose an option', ['Option 1', 'Option 2', 'Option 3'])
st.write('You selected:', option)

 

데이터 표시

Streamlit은 데이터프레임과 차트를 손쉽게 표시할 수 있습니다.

• st.dataframe(): 상호작용 가능한 데이터프레임
• st.table(): 정적 테이블
• st.line_chart(), st.bar_chart(), st.area_chart(): 차트 표시
• st.map(): 지도 표시

import pandas as pd
import numpy as np

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

st.dataframe(df)

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

st.line_chart(chart_data)

 

 

3. 레이아웃 관리

사이드바

Streamlit은 사이드바를 통해 추가적인 UI 요소를 제공할 수 있습니다.

st.sidebar.title("Sidebar Title")
sidebar_option = st.sidebar.selectbox('Choose an option', ['Option 1', 'Option 2', 'Option 3'])
st.sidebar.write('You selected:', sidebar_option)

 

 

컬럼 레이아웃

컬럼 레이아웃을 사용하여 화면을 나눌 수 있습니다.

col1, col2, col3 = st.columns(3)

col1.write("This is column 1")
col2.write("This is column 2")
col3.write("This is column 3")

 

탭

탭을 사용하여 화면을 나눌 수 있습니다.

tab1, tab2 = st.tabs(["Tab 1", "Tab 2"])

with tab1:
    st.write("This is Tab 1")

with tab2:
    st.write("This is Tab 2")

 

 

4. 파일 업로드 및 다운로드

파일 업로드

파일 업로드 기능을 사용하여 사용자가 파일을 업로드할 수 있습니다.

uploaded_file = st.file_uploader("Choose a file")
if uploaded_file is not None:
    df = pd.read_csv(uploaded_file)
    st.write(df)

 

파일 다운로드

파일 다운로드 링크를 제공할 수 있습니다.

import base64

def get_table_download_link(df):
    csv = df.to_csv(index=False)
    b64 = base64.b64encode(csv.encode()).decode()  # some strings <-> bytes conversions necessary here
    href = f'<a href="data:file/csv;base64,{b64}" download="myfilename.csv">Download csv file</a>'
    return href

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

st.markdown(get_table_download_link(df), unsafe_allow_html=True)

 

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기본적인 내용을 이해하고 나면, Streamlit을 사용하여 다양한 웹 대시보드를 만들 수 있습니다!

공식 문서와 다양한 튜토리얼을 참고하면 더 많은 정보를 얻을 수 있으니 참고해 보세요 👍