Streamlit 의 장점은 파이썬 언어를 사용하여 빠르게 웹서비스 프론트엔드를 작업할 수 있다는 점입니다. 이번에는 그래프를 그리는 방법들에 대해서 여러가지 시도한 내용들을 정리해 보겠습니다. Streamlit Basics App Tutorial
Matplotlib
matplotlib 에서 savefig 에서 사용가능한 옵션들을 활용 가능합니다. Streamlit 에서 matplotlib 객체를 화면에 출력할 때에는 st.pyplot 메서드를 활용 합니다.
장점은 jupyter 등에서 활용했던 코드를 그래도 사용할 수 있다는 점이다. 단점을 단순 이미지로만 출력되므로 사용자 반응이 전혀 없어서 단순한 확인용에는 유용하고 조회 및 검색에는 아쉬운 부분이 많다고 할 수 있습니다.
# Matplotlib
import streamlit as st
# **kwargs : Arguments to pass to Matplotlib's savefig function.
st.pyplot(fig, use_container_width=True, transparent=True)
PYGWalker
PyGWalker: 시각화와 함께 탐색적 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리 공식문서에는 한글화가 잘 정리되어 있습니다. dash 처럼 적용은 쉬웠지만 실행된 화면을 어떻게 조작해야 되는지가 조금 어려웠습니다. 어떤 분석을 할 지 잘 모를때 활용하기 적합해 보였습니다. Jupyter 에서 미리 분석을 한 뒤 서비스에 적용하기에는 자유도가 너무 높아서 Streamlit 적용은 향후에 시도 하는 것이 좋을거 같습니다.
# 단순한 데이터 차트비교는 용이하나, Multi 설정은 조금더 익숙할 필요가 있음
import pygwalker as pyg
walker = pyg.walk(df, hideDataSourceConfig=True, vegaTheme='vega')
Plotly
파이썬에서 활용할 때에는 100% 무료로 활용가능한 패키지 입니다. 특히 화면에 출력되면 사용자 만등으로 다양한 효과들이 추가 되는 도구 입니다.