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1. Streamlit 소개
Streamlit • A faster way to build and share data apps
Streamlit is an open-source app framework for Machine Learning and Data Science teams. Create beautiful web apps in minutes.
streamlit.io
Streamlit은 별다른 프론트엔드 작업 없이 순수 Python 스크립트 하나만으로 웹을 배포 / 공유할 수 있습니다.
2. GitHub Repository 만들기
Streamlit은 GitHub와 연동하여 사용된다.
GitHub에 Repository를 만들어 코드 작성 및 배포할 준비를 합니다.
(1) Repository 만들기
- GitHub Repository 메뉴 오른쪽 상단에 NEW 버튼을 누른다.
(2) Repository 이름 및 설정
- 이름 설정하기
- Public으로 해야 무료 사용가능
- README file 추가
- gitignore 설정 : 필자는 Python(Pycharm)으로 할 예정
- license가 필요하다면 설정
3. GitBash를 이용하여 바탕화면에 폴더 생성 및 Pycharm 연동
(1) 바탕화면에 폴더 생성
- Repository의 HTTPS 주소를 복사한다.
- 바탕화면에서 Git Bash를 연다.
- git clone [ 복사한 Repository 주소 ]를 입력하면 바탕화면에 Repository 연동 폴더가 생성된다.
- 폴더 위에서 마우스 오른쪽 키를 통해 Pycharm 실행
(2) Pycharm 설정
Pycharm과의 연동이 끝났다면 이제 Pycharm의 기본 설정을 할 차례이다.
- 오른쪽 상단의 톱니바퀴 모양에서 Settings를 클릭 (단축키 : Ctrl + Alt + S)
- 왼쪽에 Project: streamlit의 Python Interpreter를 선택 후 Add interpreter 선택
- Python 버전 확인 및 설정 (필자는 3.9 버전 사용)
- Apply 후 OK 클릭
3. 라이브러리 모듈 설치
- New File 생성을 클릭하여 requirements.txt 파일을 생성한다.
- requirements.txt 파일에 사용하려는 라이브러리들을 입력한다.
- 터미널 창에 pip install -r requirements.txt를 입력하면 라이브러리들이 설치된다.
4. Python Script 작성하기
- 새로운 Python File 생성
- 다음 코드 입력
# -*- coding:UTF-8 -*-
import streamlit as st
def main():
st.title("Hello World!")
if __name__ == '__main__':
main()
- streamlit run [ 생성한 python 파일 ]을 입력하면 아래와 같이 웹 페이지가 생성된다.
5. GitHub를 통해 배포하기
(1) Script 및 작업내용을 GitHub에 올리기
git add .
git commit -m "update"
git push
- 위 코드를 입력하면 PyCharm(혹은 다른 터미널)에서 작업한 내용들이 GitHub에 업데이트된다.
(2) Streamlit에서 배포하기
- 다시 Streamlit 사이트에 접속하면 아래와 같은 화면이 뜬다. [New app] 버튼을 누른다.
- Repository는 처음에 GitHub에 생성했던 Repository를 선택하면 된다.
- Main file path는 만든 Python 파일 이름을 입력한다.
- Deploy! 클릭
완료되었다. 이제 Streamlit을 이용하여 Pyrhon 스크립트 웹 사이트를 배포할 수 있다.
Python을 이용해서 웹을 만들거나 머신러닝한 내용을 Streamlit 하나로 웹 배포가 가능해졌다.
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