Streamlit

Qu'est-ce que Streamlit ?

Streamlit est une puissante bibliothèque Python open source conçue pour simplifier la création d’applications web interactives pour la data science, le machine learning et la visualisation de données. Elle permet aux développeurs et professionnels de la donnée de transformer des scripts Python en applications web dynamiques et partageables en quelques minutes, sans connaissance des technologies front-end comme HTML, CSS ou JavaScript. L’API intuitive de Streamlit et ses widgets intégrés permettent des mises à jour en temps réel et une intégration transparente avec les bibliothèques de données et outils d’IA populaires, accélérant ainsi le prototypage et le déploiement.

Fonctionnalités clés

• Développement centré sur Python

  Créez des applications interactives en utilisant uniquement du code Python, sans compétences en développement web requises.

• Widgets interactifs

  Large gamme d’éléments d’interface utilisateur intégrés comme des curseurs, boutons et menus déroulants pour l’interaction utilisateur.

• Mises à jour en temps réel

  Les applications se rafraîchissent automatiquement et reflètent instantanément les changements lors des interactions ou des modifications du code.

• Visualisation de données sans couture

  Prend en charge l’intégration avec des bibliothèques de visualisation populaires comme Plotly, Seaborn et Altair.

• Prototypage et déploiement rapide

  Permet des cycles d’itération rapides et un déploiement facile sur des plateformes telles que Streamlit Community Cloud.

• Open source et extensible

  Communauté dynamique avec des plugins extensibles et une compatibilité avec les frameworks d’IA comme LangChain et LlamaIndex.

Cas d'utilisation

• Tableaux de bord de données : Créez des tableaux de bord interactifs pour suivre des indicateurs clés (KPI) et visualiser des données en temps réel.
• Partage de modèles de Machine Learning : Développez des applications pour présenter et interagir avec des modèles de ML entraînés, à destination des parties prenantes et investisseurs.
• Analyse exploratoire de données : Développez des applications dynamiques pour explorer les jeux de données, révéler des tendances et filtrer les données de façon interactive.
• Visualisation géospatiale : Visualisez des données géographiques grâce à l’intégration avec des bibliothèques cartographiques comme Folium et Pydeck.
• Applications alimentées par l’IA : Intégrez des outils d’IA générative et créez facilement des chatbots ou des applications de données pilotées par l’IA.

FAQ