Pythonのスクリプトからウェブアプリを簡単に作れるStreamlitをさわってみた
どうも、DA 事業本部の大澤です。
The fastest way to build custom ML toolsと謳っているStreamlit をさわってみました。HTMLやJS、CSSをいじることなく、Pythonのスクリプトからウェブアプリが作れて便利さに感動しました!
今回はStreamlitに含まれるサンプルアプリを動かした後に、Pandasのデータフレームを使った簡単なウェブアプリを作ってみたので、その内容を紹介します。
やってみる
インストール
Streamlit は pip でインストールすることで使えます。
pip install streamlit
サンプルを動かす
デフォルトでサンプルアプリケーションが用意されているので、見てみることにします。
streamlit hello
コマンドを実行すると、次のような感じでローカル URL とネットワーク URL が表示されます。
You can now view your Streamlit app in your browser. Local URL: http://localhost:8501 Network URL: http://xxx.xxx.xxx.xxx:8501
表示に従い、ブラウザで開くと次のような画面が表示されます。
デモは 4 種類用意されています。
Mapping Demo の場合だと、次のように地図データが描画され、複数のレイヤーの表示を切り替えることができます。
データフレームを表示する
次は実際にコードを書いて試してみます。 まずは Iris データセットのデータフレームを表示してみます。 スクリプトは次の通りです
import streamlit as st
import pandas as pd
from sklearn import datasets
@st.cache
def load_data():
iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target_names[iris.target]
return df
df = load_data()
targets = list(df.target.unique())
selected_targets = st.multiselect('select targets', targets, default=targets)
df = df[df.target.isin(selected_targets)]
st.dataframe(df)
次のコマンドを実行して、WEBアプリを起動させます。
streamlit run streamlit_example.py
出力されたURLにブラウザでアクセスすると、データフレームが表示されています。
target列が隠れていますが、横にスクロールさせるとみることができます。
上のチェックボックスで表示するtarget列を指定できます。指定内容はデータフレームに反映されます。
ヒストグラムを表示する
先ほどのスクリプトを少し修正&追加して次の内容に変更し、上書き保存します。 これによって各列の値の最大値がハイライトされるのと、各列のヒストグラムが描画されます。
import streamlit as st
import pandas as pd
from sklearn import datasets
@st.cache
def load_data():
iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target_names[iris.target]
return df
df = load_data()
targets = list(df.target.unique())
selected_targets = st.multiselect('select targets', targets, default=targets)
df = df[df.target.isin(selected_targets)]
st.dataframe(df.style.highlight_max(axis=0))
df.hist()
st.pyplot()
スクリプトの保存が完了し、ウェブアプリの画面に戻ると、右上に次のような表示が出ています。
Rerunを選択し、スクリプトの変更内容が反映されます。
targetの指定を変更すると、ヒストグラムにもその内容が反映されます。
さいごに
Python スクリプトを実行すると、その内容に合わせたウェブアプリが HTML や CSS、JS を実装することなく動かせる Streamlit について紹介しました。プロトタイプの作成用途だけでなくデータ探索、モデルの学習過程の分析など幅広く使えそうです。 また、現在はまだベータ段階のようですがアクセスコントロール等が可能なStreamlit for teamsもあるようです。興味がある方はベータに参加してみると良さそうです。
