Jupyterで計算・分析した何かをアプリっぽくプレゼンするまで - 33分4秒ではじめるStreamlit「雑」入門 - Lean Baseball
サムネイルで出してる内容がそのままこのエントリーのテーマです. Pythonアドベントカレンダー2020の9日目です. JX通信社のシニアエンジニアで, 趣味で野球*1とヘルスケア*2なデータを分析してるマンの@shinyorkeと申します. ちょっとしたデータサイエンスでもガチのR&Dでも何でもいいのですが, プレゼンするためのスライド作るとか, デモのアプリを作るのって相当ダルくないっすか? いやまあ大事な仕事なので不可避かつちゃんとやろうぜっていうのは事実*3なのですが, 手を抜くところは手を抜くべきだなというのが持論としてありますし, 「怠惰・傲慢・短気」というプログラマーの三大美徳からするとプレゼンの準備は最も「怠惰」であるべきとまで僕は思っています. そんな中, 今年はStreamlitという, 「データを見せるアプリを雑に作ろうぜ」っていうライブラリがめっちゃ流行りました（っ
Streamlit入門＋応用 ～ データ分析Webアプリを爆速で開発する - Qiita
はじめに この記事では、Streamlitの概要を説明し、Streamlitを使ってデータ分析Webアプリを実際に開発する中でStreamlitの機能をいろいろと紹介していきます。最終的に以下のようなApacheやTomcatなどのアクセスログを解析するWebアプリをつくります。 Streamlitとは Streamlitは、Pythonで実装されたオープンソースのWebアプリケーションのフレームワークであり、機械学習やデータサイエンス向けのグラフィカルなWebアプリを簡単に作成して全世界に公開（クラウドサービスにデプロイ）できます。 主な特徴 Pythonのみで実装可能（HTMLやCSS、JavaScriptなどフロントエンドのコードを書かなくていい） 豊富なウィジェットが利用可能 Google ColabやJypter Notebookで作成したPythonのコードがほぼそのまま利用で
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