[Streamlit] 0. Streamlit이란?

📌 Streamlit이란?

Python 기반(라이브러리) 프론트엔드 데이터 시각화 기능 프레임워크로,

파이썬 코드로 구현 가능한 데이터 대시보드 및 챗봇을 웹페이지에 구현할 수 있는 서비스라고 생각하면 된다.

 

 

리서치를 통해 정리해 본 핵심 기능은 다음과 같다.

 

📌 핵심 기능

1. 반응형 프로그래밍

   - 복잡한 상태 관리나 콜백 함수 없이도 사용자 인터랙션에 따른 변화를 쉽게 구현할 수 있음

2. 데이터 캐싱
    - 파라미터가 달라졌거나 구현 내용이 달라진 경우에 한해서만 함수를 다시 실행하여 불필요한 재실행 방지
    - 복잡한 연산 결과를 재사용해야 할 경우(직렬화 가능, 데이터 불변성 필요)
3. 리소스 캐싱
    - 프로그램에서 사용되는 리소스를 한 번만 로드하거나 연결하고, 이후의 호출에서는 캐싱된 인스턴스를 재사용함으로써처리 시간을 단축
    - 프로그램 내에서 자원을 효율적으로 관리
4. 세선 상태 관리(챗봇)
    사용자별 세션 정보를 활용해 사용자와 상호작용하는 챗봇을 구현

 

 

GPT가 정리해준 유사 툴과의 비교는 다음과 같다.

 

🔍 Streamlit vs 유사 툴 비교

툴	UI 생성	ML 모델 연결	난이도	시각화	사용 사례
Streamlit	자동 UI 생성	✅ 가능	⭐ 쉬움	✅ 가능	데이터 앱, 분석 앱
Gradio	자동 UI 생성	✅ 최적화	⭐ 매우 쉬움	❌ 제한적	ML 모델 데모 앱
Dash	복잡한 UI 가능	✅ 가능	⭐⭐ 보통	✅ 가능	비즈니스 대시보드
Voila	노트북 UI 활용	❌ 제한적	⭐ 쉬움	✅ 가능	노트북 웹 공유 앱

 

Streamlit을 선택한 이유는 프로젝트 멘토님이 이미 과거에 선택했었던 툴이기도 하고, UI 설정에 익숙치 않았기 때문에 프론트엔드 기술을 요하는 툴은 선택하고 싶지 않았다(그러나...). 더불어 데이터 분석 프로젝트에 가장 유용하다고 생각하여 선택하였다.

---

 

ASAC 6기 기업 프로젝트를 진행하면서 되돌아봤을 때 가장 기억에 남는 작업은 단연 Streamlit이다.

생각보다 사용하는 사람이 그렇게 많은 것 같지도 않았고

활용 자체는 어렵지 않았지만 자잘한 부분에서 이슈가 있어서 수정하는 과정이 귀찮았다.

그래도 결과물을 되돌아봤을 때 꽤나 만족스럽다.

 

열심히 삽질하며 만들어간 웹사이트는 이렇다!

 

 

티스토리에는 이미 나와있는 뻔한 얘기보다는 내가 프로젝트를 진행하며 삽질하고 깨달음을 얻었던 과정 위주로 기록하고자 한다.