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Streamlit 앱에서 슬라이더, 날짜 선택, 체크박스, 라디오 버튼 등 다양한 사용자 입력 컴포넌트를 사용하는 방법과 실습 예제를 알아봅니다. Streamlit의 진짜 매력 = 인터랙션 Streamlit이 단순한 데이터 시각화 도구를 넘어 진짜 웹 앱 프레임워크로 불리는 이유는 바로 사용자와의 인터랙션입니다.이번 회차에서는 Streamlit이 제공하는 다양한 **사용자 입력 위젯(Widgets)**을 통해 앱에 사용자 참여 기능을 추가하는 방법을 배워봅니다. 대표적인 사용자 입력 컴포넌트 Streamlit은 단 한 줄 코드로 여러 형태의 사용자 입력 UI를 추가할 수 있습니다. 1. 슬라이더 (Slider) 범위 내 숫자 값을 쉽게 입력 받을 때 사용합니다.import streamlit as st..

Streamlit으로 처음 웹 앱을 만들어 보세요. 제목, 텍스트, 버튼, 슬라이더 등 기본 UI 컴포넌트를 사용하는 방법과 실습 예제를 제공합니다.드디어 첫 Streamlit 앱을 만들어봅니다이전 회차에서는 Streamlit의 개념과 활용 사례를 알아봤습니다.이번 회차부터는 직접 코드를 작성하여 앱을 만드는 실습을 시작합니다.목표는 아주 간단한 웹 앱이라도 내 손으로 작동하는 첫 Streamlit 앱을 완성하는 것입니다.준비물 확인Python 설치 (3.7 이상 권장)Streamlit 설치pip install streamlitapp.py라는 파일을 새로 만듭니다.기본 앱 구조 이해하기Streamlit 앱은 매우 심플합니다.Python 파일에 Streamlit 함수만 호출하면 바로 웹 앱이 만들어집니다...

Streamlit은 데이터 분석가와 AI 개발자를 위한 파이썬 기반 웹 앱 프레임워크입니다. 이 글에서는 Streamlit의 핵심 개념, 장점, 그리고 다양한 실전 활용 사례를 소개합니다.왜 Streamlit인가? – 코딩 몇 줄로 인터랙티브 웹 앱을 만들다데이터 분석 결과를 팀원과 공유하거나, 머신러닝 모델을 시연할 수 있는 인터랙티브 웹 앱을 만들고 싶었던 적 있으신가요?기존에는 Flask, Django 같은 웹 프레임워크를 사용해야 했고, HTML, CSS, JavaScript에 대한 이해도 필요했습니다.하지만 Streamlit은 다릅니다.Streamlit은 오직 Python 코드만으로 웹 앱을 만들 수 있는 프레임워크입니다.데이터 분석과 모델링을 하듯이, 단 몇 줄의 코드로 대시보드와 인터페이스를..

Streamlit, Gradio, Dash는 모두 데이터 앱이나 AI 데모를 빠르게 구축하기 위한 Python 기반 프레임워크입니다. 하지만 이 세 가지는 목적, 사용 편의성, 확장성에서 서로 뚜렷한 차이가 있습니다. 아래에 핵심 비교를 정리했습니다.핵심 비교 요약 항목 Streamlit Gradio Dash주요 목적데이터 시각화 대시보드, 실험용 앱머신러닝/AI 모델 데모, 웹 컴포넌트 UI기업용 데이터 앱, 분석 앱UI 구성단순한 위젯 + Markdown기본 제공 UI 요소 중심 (입출력 위주)HTML/CSS + 콜백 기반 고급 구성사용 난이도가장 쉬움 (초보자 친화적)매우 쉬움 (AI 초보자 중심)중급 이상 (Flask-like 구조)확장성/복잡한 앱중간 (페이지 나누기 가능)낮음 (단일 기능 중..