Pythonのライブラリ「Streamlit」を使って管理画面・ダッシュボードを作ろう！ | 特徴や使い方まで解説

Pythonのエンジニアが管理画面やダッシュボードを作成する際に便利なツールとして、「Streamlit」が注目されています。

本記事では、Streamlitの特徴やメリット・デメリット、具体的な使い方について詳しく解説します。

Pythonを使ったWebアプリケーション開発に興味のある方は、ぜひ参考にしてください。

Streamlitとは

Streamlitは、Pythonのライブラリであり、データサイエンティストやエンジニアが簡単にWebアプリケーションを作成できるように設計されています。

その特徴的な点は、シンプルなコードで高度なインタラクティブなUIを作成できることです。

また、リアルタイムなデータの可視化や分析にも優れています。

Streamlitのメリット

Streamlitのメリットは以下のとおりです。
1. 簡単なセットアップ
StreamlitはPythonのパッケージとして提供されており、簡単にインストールできます。
2. シンプルなコード
Streamlitはシンプルで直感的なコード記述が可能です。Pythonの基本的な知識があれば、誰でも簡単に使いこなせます。
3. リアルタイムな更新
コードを変更すると、自動的にウェブページがリアルタイムで更新されます。素早く変更を反映できるため、開発効率が向上します。

Streamlitのデメリット

一方で、Streamlitには以下のようなデメリットもあります。
1. 機能の制限
Streamlitはシンプルなツールであるため、高度な機能やカスタマイズは難しい場合があります。
2. セキュリティの注意
Streamlitはデータの可視化や分析を行うため、セキュリティに注意が必要です。機密性の高いデータを扱う場合は、適切な対策が必要です。

Streamlitの使い方

Streamlitの基本的な使い方を紹介します。
1. インストール
最新バージョンのPythonをインストールし、`pip install streamlit`コマンドでStreamlitをインストールします。
2. 基本的なコード
Streamlitのコードはシンプルで直感的です。以下のコードは、Streamlitを使った簡単な管理画面の例です。

import streamlit as st

# データベースの仮想的なデータ
data = [
  {'id': 1, 'name': 'John Doe', 'email': 'john@example.com'},
  {'id': 2, 'name': 'Jane Smith', 'email': 'jane@example.com'},
  {'id': 3, 'name': 'Tom Johnson', 'email': 'tom@example.com'}
]

# ページのタイトルを設定
st.title('CRUD管理画面')

# データの一覧を表示
st.subheader('データ一覧')
for item in data:
  st.write(f"ID: {item['id']}, Name: {item['name']}, Email: {item['email']}")

# データの作成
st.subheader('データの作成')
new_name = st.text_input('名前')
new_email = st.text_input('メールアドレス')
if st.button('作成'):
  new_id = len(data) + 1
  new_item = {'id': new_id, 'name': new_name, 'email': new_email}
  data.append(new_item)
  st.success('データの作成に成功しました！')

# データの更新
st.subheader('データの更新')
update_id = st.number_input('更新するデータのID', min_value=1, max_value=len(data))
update_name = st.text_input('名前')
update_email = st.text_input('メールアドレス')
if st.button('更新'):
  for item in data:
    if item['id'] == update_id:
      item['name'] = update_name
      item['email'] = update_email
      st.success('データの更新に成功しました！')

# データの削除
st.subheader('データの削除')
delete_id = st.number_input('削除するデータのID', min_value=1, max_value=len(data))
if st.button('削除'):
  for item in data:
    if item['id'] == delete_id:
      data.remove(item)
      st.success('データの削除に成功しました！')

# 更新されたデータの一覧を表示
st.subheader('更新されたデータ一覧')
for item in data:
  st.write(f"ID: {item['id']}, Name: {item['name']}, Email: {item['email']}")

このコードでは、データベースの仮想的なデータを使用して、CRUD操作を実行するための管理画面を作成しています。データの一覧表示、データの作成、データの更新、データの削除といった機能が含まれています。

ご自身の実際のデータベースと統合する場合は、データベース接続やクエリの追加が必要になります。また、セキュリティにも十分注意してください。

このサンプルコードをベースに、必要な機能を追加して、ご自身のプロジェクトに適したCRUD管理画面を作成してください。

さいごに

本記事では、Pythonのライブラリ「Streamlit」について紹介しました。

Streamlitはシンプルなコードで高度なUIを作成できるため、エンジニアやデータサイエンティストにとって非常に便利なツールです。また、リアルタイムな更新やデータの可視化にも優れています。

ぜひ、自身のプロジェクトで活用してみてください。