Streamlitとは？Pythonで3ステップでWebアプリを作る方法

# pipでインストール
pip install streamlit
インストール確認
streamlit --version

# デモアプリを起動
streamlit hello

# 仮想環境を作成
python -m venv streamlit_env
仮想環境を有効化（Mac/Linux）
source streamlit_env/bin/activate
仮想環境を有効化（Windows）
streamlit_env\Scripts\activate
Streamlitをインストール
pip install streamlit

import streamlit as st
タイトルを表示
st.title('最初のStreamlitアプリ')
テキストを表示
st.write('Hello, Streamlit!')
マークダウンを表示
st.markdown('太字と斜体も使えます')

streamlit run app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
st.title('データフレーム表示')
サンプルデータを作成
df = pd.DataFrame({
'名前': ['田中', '佐藤', '鈴木', '高橋'],
'年齢': [25, 30, 28, 35],
'スコア': [85, 92, 78, 88]
})
データフレームを表示
st.dataframe(df)
静的なテーブルとして表示
st.table(df)

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
st.title('グラフ表示')
ランダムデータを生成
chart_data = pd.DataFrame(
np.random.randn(20, 3),
columns=['A', 'B', 'C']
)
折れ線グラフ
st.line_chart(chart_data)
エリアチャート
st.area_chart(chart_data)
棒グラフ
st.bar_chart(chart_data)

import streamlit as st
st.title('インタラクティブアプリ')
テキスト入力
name = st.text_input('名前を入力してください')
st.write(f'こんにちは、{name}さん！')
スライダー
age = st.slider('年齢を選択', 0, 100, 25)
st.write(f'選択された年齢: {age}歳')
セレクトボックス
hobby = st.selectbox(
'趣味を選択',
['読書', 'スポーツ', '音楽', '映画']
)
st.write(f'選択された趣味: {hobby}')
チェックボックス
agree = st.checkbox('利用規約に同意する')
if agree:
st.write('ありがとうございます！')
ボタン
if st.button('クリック'):
st.write('ボタンがクリックされました！')

import streamlit as st
st.title('BMI計算アプリ')
st.write('身長と体重を入力してBMIを計算します')
サイドバーに入力欄を配置
st.sidebar.header('入力')
height = st.sidebar.number_input('身長（cm）', 100, 250, 170)
weight = st.sidebar.number_input('体重（kg）', 30, 200, 60)
BMI計算
height_m = height / 100
bmi = weight / (height_m ** 2)
結果を表示
st.header('計算結果')
st.metric(label='BMI', value=f'{bmi:.1f}')
BMIの判定
if bmi < 18.5:
category = '低体重'
color = 'blue'
elif bmi < 25:
category = '普通体重'
color = 'green'
elif bmi < 30:
category = '肥満（1度）'
color = 'orange'
else:
category = '肥満（2度以上）'
color = 'red'
st.write(f'判定: {category}')
BMIチャートを表示
import pandas as pd
import numpy as np
BMI範囲のデータ
bmi_ranges = pd.DataFrame({
'カテゴリ': ['低体重', '普通体重', '肥満1度', '肥満2度'],
'範囲': ['< 18.5', '18.5 - 25', '25 - 30', '≥ 30']
})
st.table(bmi_ranges)

import streamlit as st
import pandas as pd
st.title('CSVファイル分析アプリ')
ファイルアップロード
uploaded_file = st.file_uploader('CSVファイルをアップロード', type=['csv'])
if uploaded_file is not None:
# CSVを読み込み
df = pd.read_csv(uploaded_file)
# データを表示
st.subheader('アップロードされたデータ')
st.dataframe(df)

# 基本統計量を表示
st.subheader('基本統計量')
st.write(df.describe())

# 数値列を選択してグラフ表示
numeric_columns = df.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).columns
if len(numeric_columns) > 0:
    selected_column = st.selectbox('グラフ表示する列を選択', numeric_columns)
    st.line_chart(df[selected_column])

import streamlit as st
import pandas as pd
import time
@st.cache_data  # この関数の結果をキャッシュ
def load_data():
# 重い処理をシミュレート
time.sleep(3)
return pd.DataFrame({
'col1': range(100),
'col2': range(100, 200)
})
st.title('キャッシュのデモ')
初回は3秒かかるが、2回目以降は即座に表示
data = load_data()
st.dataframe(data)

import streamlit as st
st.title('レイアウトのデモ')
2つのカラムに分割
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
st.header('左カラム')
st.write('ここは左側の内容です')
st.button('左ボタン')
with col2:
st.header('右カラム')
st.write('ここは右側の内容です')
st.button('右ボタン')
展開可能なセクション
with st.expander('詳細を表示'):
st.write('ここに詳細情報を記載します')

import streamlit as st
import time
st.title('プログレスバーのデモ')
if st.button('処理を開始'):
progress_bar = st.progress(0)
status_text = st.empty()
for i in range(100):
    # 進捗を更新
    progress_bar.progress(i + 1)
    status_text.text(f'処理中... {i + 1}%')
    time.sleep(0.01)

status_text.text('完了！')
st.success('処理が完了しました')

streamlit==1.31.0
pandas==2.1.4
numpy==1.26.3