StreamRightとStreamlitコンポーネント入門

StreamRitは、機械学習とデータサイエンスチームのためのオープンソースのアプリケーションフレームワークです。

この記事では、どのようにStream Rining AppsとカスタムStreamRightのコンポーネントを構築するには、Auth 0認証を実装の最終目標をお見せします.

TLドクターStreamlit 機械学習とデータサイエンスチームのためのオープンソースアプリケーションフレームワークです.あなたは時間内に美しいデータアプリを作成することができます.純粋なPythonのすべて.StreamLitは2019年10月にリリースされ、最近であったacquired by Snowflake . データサイエンスコミュニティには大きな興奮がある.しかし、それはデータサイエンスのためだけではありません.そのコンポーネントの拡張性アーキテクチャを使用すると、構築することができますStreamRitアプリにWebフロントエンドのほとんどの種類を統合します.StreamRatの私の経験は、2010年の公式ページで確認することができますStreamlit Creators .
StreamRitは非常に人気があり、深刻な外観を取る価値があるという私の言葉を服用しないでください.これが私のチャートですfound 他の類似のツールと比較してストリームライトの非常に急速な採用率を示す.

なぜそうなのか.

簡素化に焦点を絞った

"How can we make a machine learning script and convert it into an app as simple as possible, so that it basically feels like a scripting exercise?", Inventor of Streamlit, Adrien Treuille (Ph.D.)

Streamlit をインストールするPythonパッケージpip , これにより、以下の関数を設定できます:

既存のMLコードスクリプトにインターリーブすることができます

本質的にMLコードをパラメータ化可能にする

レイアウトのビットを行います

魔法のように美しいアプリにMLコードを回す

インスピレーションはJupyter、iPywidgets、R -光沢、Voila、反応などから描画されますが、より多くのソフトウェアアーキテクチャよりもガイド光として.StreamRitの実装には重要な技術的違いがありますdeclarative data flow model , 配線コールバックではない.
Python FrameWorksなどscikit-learn , spaCy , Pandas , などの様々な可視化フレームワークAltair , Plotly and Matplotlib すべてStreamRingとシームレスに動作します.

Streamingは多くの用途をサポート

すべての単一のデータ分析チームは、アプリケーションを作成する必要があります.彼らは焦点-チームの焚火のように.それはチームメンバーが集まって、通信するところです.

アプリは、特に些細なプロジェクトでは、ML(データ解析)ワークフローの重要な部分です.

これは、内部のアプリケーションだけでなく適用されます.機械学習研究者とデータ科学者も、外部の消費のためにアプリを構築する必要があります.他のチームはさまざまな方法でモデルを消費する必要があります、そして、それをするために必要であるが異なったアプリケーション層を構築するのはずっと簡単でなければなりません.

私はStreamRitの大ファンであり、深刻な仕事と遊びのために広範囲にそれを使用します.前の仕事では、私はクライアントと同僚と外部で共有するために必要ないくつかの社内アプリを開発していたので、セキュリティと認証機能を追加することが不可欠でした.この記事でわかるように、StreamRitの組み込みコンポーネント、拡張性アーキテクチャ、およびネイティブセッション状態管理は、このセキュリティ目的を実現するのに役立ちます.
ここではGitHub repository この記事のために.

StreamRitから始める

コアStreamRingドキュメント、ディスカッションフォーラム、および例のギャラリーは非常に良いです.この記事は決して代替されませんが、Author 0との統合の特定の目的でStreamLinkについて学ぶことができる代替の場所として機能します.StreamRightのより広い評価を得るために、これらのリンクをチェックしてください.API Docs | Gallery | GitHub | Discussion Forum | Discord Server .

クイックインストール

To use Streamlit, you'll need Python 3.5 or above. I use the Anaconda Python distribution (conda) and Visual Studio Code IDE with Python extensions, which works well with conda environments.

Aを開くconda console 窓

必要に応じて実行するconda activate パッケージの要件をインストールするENVについて.参照managing conda environments .

コンソールウィンドウでこれらのコマンドを実行します.

$ pip install --upgrade streamlit
# and
$ pip install -r requirements.txt

後者のコマンドは、この記事のすべての必要なパッケージがPython環境にあることを保証します.The requirements file が存在するGitHub repository この記事のために.

Note: Linux and Mac users, please remove the windows-curses package from the requirements file. The curses package comes with the Python standard library. In Linux and Mac, the curses dependencies should already be installed, so there are no extra steps needed. On Windows, you need to install one special Python package, windows-curses, available on PyPI to add curses support.

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