Streamlit — это открытый фреймворк на языке Python для быстрой разработки интерактивных веб‑приложений и дашбордов, ориентированных на анализ данных и задачи машинного обучения. Он упрощает процесс создания пользовательских интерфейсов для визуализации данных, экспериментов с моделями и прототипирования аналитических инструментов, позволяя разработчику описывать поведение страницы непосредственно в коде Python без необходимости писать HTML, CSS или JavaScript вручную. Основная идея заключается в минимизации объёма шаблонного кода и обеспечении переиспользуемости компонентов для быстрой итерации над аналитическими сценариями.
Фреймворк поддерживает реактивную модель, при которой изменение входных данных или управления автоматически приводит к обновлению отображения, что упрощает разработку интерактивных интерфейсов. Streamlit включает набор виджетов ввода, элементов для вывода текста и графики, а также интеграцию с популярными библиотеками визуализации и научными пакетами Python. В истории развития проекта особое внимание уделялось простоте установки и низкому порогу входа для аналитиков и исследователей, желающих быстро превратить скрипты и эксперименты в удобные веб‑инструменты.
- Простота использования: приложение описывается скриптом Python; при изменении кода интерфейс обновляется автоматически.
- Реактивность: виджеты ввода и вычисления связаны так, что изменение состояния запускает перерасчёт и рендеринг результатов.
- Набор виджетов: поддержка кнопок, ползунков, селекторов, текстовых полей и других интерактивных элементов.
- Визуализация: интеграция с библиотеками Matplotlib, Plotly, Altair и другими средствами построения графиков.
- Работа с данными: удобные механизмы для отображения таблиц, сводных данных и потоковой загрузки файлов.
- Развёртывание: возможности локального запуска и интеграции с сервисами развёртывания для публикации приложений.
- Расширяемость: поддержка кастомных компонентов и интеграции с JavaScript‑компонентами через API расширений.
- Фокус на ML: удобные паттерны для визуализации метрик, сравнения моделей и демонстрации поведения алгоритмов.
- Производительность: оптимизации для интерактивных перезапусков и управления вычислениями в рамках сессий пользователей.
- Сообщество и экосистема: наличие примеров, шаблонов и библиотек, упрощающих создание специализированных дашбордов.