INNOVATED.当サイトは、ブラウザのJavaScript設定を有効にしてご覧ください。画像を表示させるはじめにAIを活用した特徴量の抽出など、JupyterNotebookレベルで実施できることは数多くありますが、なかなかビジネスサイドに理解されないなどのような課題を持ったことはないでしょうか?StreamlitはPythonで簡易的なデモアプリを開発できる使い勝手のよいフレームワークです。今回は、Topcoderのブログを翻訳(原文へのリンク)し、Streamlitをご紹介していきたいと思います。Streamlitのウェブサイトーーー翻訳ここからーーーフロントエンドのプログラミングを学習せずに、Pythonを使って美しく、インタラクティブ(双方向)なウェブアプリケーションを簡易的かつ効率よく開発することができる。データ分析の結果を顧客に瞬時に見せることができる。すごくよくないですか?Streamlitを使えば、かんたんに実現することができます。Streamlitなのか?開発者向けとしては、説得力のあるデータ・アプリケーションを数分で開発しデプロイすることができます。フロントエンドの開発スキルが無かったとしても簡単にウェブアプリケーションを開発することができます。Streamilitでは、ウェブページがコードが変更される度にアップデートされ、リアルタイムにその変更を確認することができます。これは、デバッグするさいに便利です。Streamlitは例えば高負荷の機能やプロットの再描画などのような重い処理を再実行しないように、キャッシュの仕組みを持っています。このキャッシュの仕組みを活用することで、Streamlitで開発したアプリはよいパフォーマンスを出すことが可能です。Streamlitは、plotly、matplotlib、pandas、numpyのような様々なデータ処理、可視化ライブラリなどとの連携をサポートしています。このような優位性から、Streamlitはデータ・アプリケーションを構築するのに最も良いフレームワークの一つになりました。本記事では、Streamlitのライブラリを活用し、Pythonでデータ可視化パネルを作成する方法を紹介します。3.6~3.8をインストールしてください(本記事では、Python3.8.10を使っています)PIPをインストールしてください仮想環境を準備するStreamlitと依存関係のあるパッケージがあなたのPython関連のプロジェクトに影響がないように、どのようなパッケージ管理ツールを使っていたとしても、以下のコマンドconda、virtualenv、pipenvなどの仮想環境を走らせましょう。Streamlitをインストールするpipを使って”hello”アプリケーションをインストールします。helloすると数秒後に、サンプルアプリケーションがデフォルトのブラウザで開くことができ、Streamlitのモジュールのインストールが成功したことが確認できます。welcome画面テキストデータを追加するStreamlitをインストールした後、Pythonのスクリプトを作り、Straemilitのモジュールをインポートしたり、テキストデータを追加したりするために、様々なAPIがStreamlitのモジュールには提供されています。それらはマークダウン記法にも対応しています。cool**.')アウトプットは以下のようになります。テキストデータを追加コードを変更する度に、「Rerun」をクリックすると、最新の結果を画面に表示できます。Rerun」をクリックすることで、コードを変更するたびに、結果が自動的にリフレッシュすることができます。Rerunを押すと自動的にリフレッシュされるデータを表示するテキストをページに追加するだけでなく、「st.write()」を使うことでテーブルをページに追加することができます。range(20)))st.write(dataframe)アウトプットは以下のようになります。データを表示させる実はデータを表示させるためにStreamlitを呼び出す必要はありません。Streamlitは「マジックコマンド」をサポートしています。ほんの少ないキーボードタッチで、マークダウン言語とテーブルデータをアプリケーションに追記することができます。上記では、「dataframe」を「st.write(dataframe)」の代わりに使うことができます。line_chartを使いStreamlitで線グラフを表示させることができます。上記で記載したデータは以下のグラフのように表示されます。line_chart.')st.line_chart(dataframe)アウトプットは以下です。「area_chart」をStreamlitで使うと面グラフを表示することができます。ヒストグラムを表示する「bar_chart()」を使うと、ヒストグラムが表示されます。「st.map()」を活用すると、地図上にデータを表示させることができます。ランダムなサンプルデータを作り、サリナス(訳注:カリフォルニア州の地名)に表示させてみましょう。'longitude'])st.map(data_of_map)アウトプットは以下になります。画像を表示させる「image」を使うと1つもしくはそれ以上の画像を表示させることができます。True)アウトプットは以下のようになります。imageを使った画像表示また、「streamlit.audio」を使うことで音声ファイルを、「streamlit.video」を使い動画ファイルを表示することも簡単にできます。次の記事では、Streamlitのウィジェットを紹介し、Covid-19の可視化ダッシュボードをStreamlit不フェームワークをつかい作ります。本記事では、データエンジニアなどのPythonに慣れ親しんだエンジニアが簡単に検証結果からウェブアプリ相当のものを作るフレームワークとしてStreamlitをご紹介しました。Part2では、インタラクティブなアプリのようにするウィジェット機能などについてご紹介しています(記事はこちら)。TC3では、データ分析、サンプルの機械学習モデルをTopcoderのスキルを活用し「データサイエンス伴走型支援」としてお客様のAIの導入のご支援をしております。この活動の中でビジネスサイドやユーザーへのデモなどを行う際にStreamlitが活用できます。AI・機械学習関連のご支援の内容や事例については以下からご確認くださいませ。