今回はWEBUI付きのアプリケーションを
サクサク作ることの出来るフレームワークである
Streamlitについてご紹介します。

解説動画はこちら



さてStreamlitはWEBUI付きのアプリケーションを
サクサク開発することができる
Python言語のフレームワークになっています。


Python言語でWEBUIを作るフレームワークは
次のようなものがありますが


Flask
FAST API
Djangoに比べて
Streamlitはめちゃくちゃお手軽です。

主な特徴としてUI側をPythonのコードで
作成することができるという点があります。

これだけでも開発コストが
ガツンと下がりますね！！！！！

導入方法も至って簡単です。
pipなどでインストールするだけです。

pip install streamlit

インストールしたら
streamlit用のpythonファイルを作ります。

ここではsample1.pyというファイルを作ります。
どんな感じになるかコードを見てみましょう。

sample1.py

import streamlit as st

def main():
    # タイトル表示
    st.title('タイトル表示')
    # ヘッダー表示
    st.header('ヘッダー表示')
    # テキスト表示
    st.text('テキスト表示')
    # サブレベルヘッダー表示
    st.subheader('ブレベルヘッダー表示')
    # マークダウンテキスト表示
    st.markdown('**マークダウンテキスト表示 **')
    # LaTeX テキスト表示
    st.latex(r'\bar{X} = \frac{1}{N} \sum_{n=10}^{N} x_i')
    # コードスニペット表示
    st.code('print(\'code snippets ! \')')
    # エラーメッセージ表示
    st.error('エラーメッセージ表示')
    # 警告メッセージ表示
    st.warning('警告メッセージ表示')
    # インフォメッセージ表示
    st.info('インフォメッセージ表示')
    # 成功メッセージ表示
    st.success('成功メッセージ表示')
    # 例外表示
    st.exception(Exception('例外表示'))
    # 辞書の出力
    data = {'アプリ名': 'streamlitサンプル',
           'ユーザー': ['otupy','okkun',],}
    st.json(data)

if __name__ == '__main__':
    main()

これが出来たらファイルの有るディレクトリで
コマンドを実行します。

streamlit run --server.address localhost sample1.py

そうするとWEBブラウザーに画面が表示されます。



ここら辺のテキストはstreamlitの機能で
表示させている物です。

コードに書いたものを上から順番に
UIに表示させているようです。

次にもう少し複雑なアプリケーションを
見てみましょう。

株価を取得して
UIにローソク足を表示させるというものです。

少し他のライブラリが必要なので
必要に応じてインストールしましょう。

pandas_datareader
plotly


コードはこんな感じです。

sample2.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

import pandas_datareader as web

from datetime import datetime, date, timedelta
import plotly.graph_objects as go

from plotly.subplots import make_subplots

data_dict = {9432:'ＮＴＴ日本',9433:'ＫＤＤＩ',9434:'ソフトバンク',
9613:'ＮＴＴデータ',9984:'ソフトバンクグループ'}
data_list = [k for k in data_dict.keys()]
ticker = st.sidebar.selectbox('銘柄コードを選択してください',data_list)
st.text('コード : {0} , 銘柄{1}'.format(ticker,data_dict[ticker]))

stock_code = '{0}.JP'.format(ticker)
data_source = 'stooq'

today = datetime.today()
end_date   = datetime.strftime(today, '%Y-%m-%d')

y30day = today - timedelta(days=30)
start_date =datetime.strftime(y30day, '%Y-%m-%d')

df = web.DataReader(stock_code, data_source=data_source, start=start_date, end=end_date)
df = df.sort_index()
x = np.arange(df.shape[0])
interval = 1
vals = np.arange(df.shape[0],step=interval)
labels = list(df[::interval].index.astype(str))
    
fig = go.Figure(
    data=[go.Candlestick(
        x=x,
        open=df['Open'],
        high=df['High'],
                    low=df['Low'],
                    close=df['Close']),
                 ],
            layout = go.Layout(
                    xaxis = dict(
                        tickvals = vals,
                        ticktext = labels,
                        tickangle=-45 
                    ),
            )
    )

config={'modeBarButtonsToAdd': ['drawline']}
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True, config=config)

出来たら実行です。

streamlit run --server.address localhost sample2.py

画面の左側にはコード選択の
セレクトボックスが置かれます。



これで選択するとそのコードに該当する
銘柄の株価が取得され、右側に表示されます。


plotlyで表示しているので
非常にインタラクティブに操作できます。

今回は1ヶ月分だけを取得して表示させるような内容なので
これを改変すればもう少し凝ったアプリが作れます。

試したい方はここら辺のコードを参考にしてみてください。

今回はStreamlitをご紹介しました。

WEBのUIをPythonのコードだけで
自動的に生成してくれるので
簡単なアプリであれば開発がすぐにできます。

デザインなどを凝る場合は
他のフレームワークを使うことになると思いますが
スピード重視であればこちらのフレームワークが
かなり使えると思います。

いろいろ試してみてください。
それでは。

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