[Python] Streamlit란?

-Streamlit이란?

• Streamlit은 파이썬 기반의 오픈소스 프레임워크로, 데이터 애플리케이션과 대시보드를 간단한 코드 몇 줄로 웹 앱처럼 만들 수 있는 도구입니다.
• 복잡한 웹 프론트엔드 지식(HTML, CSS, JS) 없이도, 파이썬 코드만으로 인터랙티브 UI를 만들 수 있다는 점이 큰 장점입니다.
• 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 백엔드 개발자 등이 데이터 시각화, 모델 배포, 대화형 대시보드를 손쉽게 구현할 때 주로 사용합니다.

 

-주요 특징 

• 간단한 사용법: streamlit run app.py 한 줄로 실행
• 빠른 프로토타이핑: 데이터 분석 결과를 바로 웹 앱으로 공유 가능
• 인터랙티브 위젯 제공: 버튼, 슬라이더, 드롭다운, 파일 업로드 등 UI 지원
• 자동 리로드: 코드 수정 시 새로고침 없이 즉시 반영
• 다양한 시각화 라이브러리 지원: Matplotlib, Plotly, Altair, Bokeh 등과 쉽게 연동
• 배포 용이: Streamlit Cloud, Docker, 클라우드 서버 등에서 쉽게 배포 가능

 

-기본 사용법 🛠️

 

-활용 사례 

1. 데이터 분석 결과 공유
   • Jupyter Notebook 대신 대화형 대시보드 형태로 시각화 결과 전달
2. 머신러닝 모델 배포
   • 학습된 모델을 웹 앱으로 공개해 누구나 예측 실행 가능
3. BI 대시보드 구축
   • 사내 데이터 모니터링 대시보드로 활용
4. 파일 처리 앱
   • CSV/엑셀 업로드 후 가공, 시각화 및 다운로드 기능 제공
5. 실시간 IoT 모니터링
   • API나 DB 연동 후 센서 데이터 실시간 표시

 

-장단점 

장점

• 빠른 개발, 쉬운 문법 → 프로토타입 제작 최적화
• 다양한 파이썬 생태계 라이브러리와 호환
• 데이터 중심의 인터랙티브 앱 개발에 특화
• 커뮤니티와 문서가 활발해 학습 리소스 풍부

단점

• 고도화된 웹 서비스 개발에는 한계 (복잡한 프론트엔드 X)
• 사용자 관리/보안 기능이 기본 제공되지 않음
• 대규모 트래픽 처리에는 부적합 (소규모·사내용에 적합)
• UI 커스터마이징 제약

 

-마무리

Streamlit은 데이터 시각화와 머신러닝 모델 배포를 빠르고 쉽게 할 수 있는 최고의 도구입니다.

웹 개발 지식이 없는 데이터 사이언티스트도 간단히 대화형 앱을 만들어 공유할 수 있으며, 프로토타입 제작 속도가 매우 빨라 실험과 공유에 적합합니다.

 

정리하자면, “데이터와 파이썬만 있으면 누구나 웹 앱을 만들 수 있다” 가 Streamlit의 가장 큰 매력입니다.