Streamlit
Streamlit to otwarto藕r贸d艂owy framework w j臋zyku Python, umo偶liwiaj膮cy szybkie budowanie interaktywnych aplikacji webowych do analizy danych, wizualizacji i prezentacji modeli machine learning. Dzi臋ki prostocie i intuicyjnej sk艂adni, Streamlit jest szeroko wykorzystywany przez analityk贸w, data scientist贸w i zespo艂y badawcze.
Najwa偶niejsze zalety Streamlit
- Ekspresowe prototypowanie – Pozwala na szybkie tworzenie aplikacji bez konieczno艣ci znajomo艣ci HTML, CSS czy JavaScript.
- Integracja z ekosystemem Python – 艁atwa integracja z popularnymi bibliotekami (Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
- Interaktywno艣膰 – Mo偶liwo艣膰 dodawania interaktywnych widget贸w (slidery, przyciski, formularze) bez skomplikowanego kodu.
- Automatyczne od艣wie偶anie – Zmiany w kodzie s膮 natychmiast widoczne w aplikacji dzi臋ki funkcji hot-reload.
- 艁atwe wdra偶anie – Proste wdra偶anie aplikacji na Streamlit Community Cloud, serwerach w艂asnych lub w chmurze (AWS, GCP, Azure).
- Otwarto艣膰 i rozw贸j – Aktywna spo艂eczno艣膰, szybki rozw贸j i regularne aktualizacje frameworka.
Wady i wyzwania Streamlit
- Ograniczenia w personalizacji UI – Mniejsze mo偶liwo艣ci zaawansowanej personalizacji wygl膮du w por贸wnaniu do framework贸w frontendowych (React, Vue).
- Brak wsparcia dla zaawansowanych aplikacji webowych – Streamlit najlepiej sprawdza si臋 w prototypach, dashboardach i narz臋dziach analitycznych, ale nie jest przeznaczony do budowy du偶ych, z艂o偶onych system贸w produkcyjnych.
- Wydajno艣膰 przy du偶ej liczbie u偶ytkownik贸w – W przypadku du偶ego ruchu i wielu u偶ytkownik贸w jednocze艣nie mog膮 pojawi膰 si臋 ograniczenia wydajno艣ciowe.
- Zale偶no艣膰 od ekosystemu Python – Framework przeznaczony jest g艂贸wnie dla aplikacji pisanych w Pythonie.
Integracje i ekosystem
Streamlit integruje si臋 z bibliotekami do analizy danych, machine learning, wizualizacji oraz narz臋dziami do wdra偶ania modeli (MLflow, DVC). Mo偶liwe jest rozszerzanie funkcjonalno艣ci za pomoc膮 w艂asnych komponent贸w (Streamlit Components) oraz integracja z API i bazami danych. Streamlit Community Cloud umo偶liwia 艂atwe udost臋pnianie aplikacji online.
Por贸wnanie z innymi platformami
- Dash: Dash (Plotly) oferuje wi臋ksze mo偶liwo艣ci personalizacji i obs艂ug臋 bardziej z艂o偶onych aplikacji, ale Streamlit jest prostszy i szybszy w prototypowaniu.
- Shiny: Shiny (R) jest popularny w 艣rodowisku R, Streamlit jest natomiast liderem w艣r贸d narz臋dzi Pythonowych.
- Gradio: Gradio skupia si臋 na szybkim tworzeniu interfejs贸w do modeli ML, Streamlit jest bardziej uniwersalny.
Nasz obszar specjalizacji obejmuje
- 聽Utrzymanie i rozw贸j system贸w informatycznych (aplikacje webowe, serwisy internetowe)
- Prace projektowo-programistyczne (tworzenie nowych funkcjonalno艣ci, rozbudowa istniej膮cych system贸w)
- Wsparcie u偶ytkownik贸w oraz doradztwo w zakresie in偶ynierii oprogramowania
- Badanie jako艣ci oprogramowania (testy, audyty, optymalizacja)
- Zarz膮dzanie projektami IT (prowadzenie projekt贸w, konsultacje, warsztaty)
- Obs艂uga DevOps (monitorowanie serwer贸w, aktualizacje, bezpiecze艅stwo, utrzymanie infrastruktury)
- Projektowanie i wdra偶anie rozwi膮za艅 dedykowanych (w tym integracje system贸w)
- Konsultacje biznesowe i technologiczne (analizy, rekomendacje, optymalizacja proces贸w)
- Wsparcie powdro偶eniowe i serwisowe (hypercare, szybka reakcja na zg艂oszenia, SLA)
- Prace graficzne i UX/UI (na potrzeby rozwoju aplikacji i serwis贸w)
Podsumowanie
Streamlit to idealne narz臋dzie do szybkiego prototypowania, budowy dashboard贸w i prezentacji wynik贸w analiz danych. Sprawdzi si臋 w zespo艂ach data science, badawczych oraz wsz臋dzie tam, gdzie liczy si臋 szybko艣膰 wdro偶enia i prostota obs艂ugi. Przed wyborem warto przeanalizowa膰 wymagania projektu oraz skal臋 u偶ytkowania.