Streamlit

Com o Streamlit, um script Python vira um app web interativo. O framework, de código aberto, mira cientistas de dados e engenheiros de IA que querem mostrar resultados sem ter experiência em front-end.

Para que serve

• Transformar em dashboard uma análise que já existe em Python.
• Publicar relatórios com filtros e controles deslizantes para quem não programa.
• Criar uma interface de chat para testar um modelo de IA.
• Fazer protótipos rápidos, porque o app atualiza enquanto você edita o script.
• Ampliar a interface com Streamlit Components quando os widgets nativos não bastam.

Como começar

A instalação é a de qualquer biblioteca Python. O README mostra três comandos:

pip install streamlit
streamlit hello
streamlit run streamlit_app.py

O segundo abre um app de exemplo. O terceiro roda o seu próprio arquivo. Há widgets de entrada, tabelas de dados, gráficos, layouts e apps com várias páginas.

Licença e custo

A licença é Apache 2.0. Você pode modificar e redistribuir o código, até dentro de produto fechado, e só precisa conservar os avisos de copyright e de licença.

Para publicar, o Streamlit Community Cloud é gratuito, mas só aceita apps públicos e pede uma conta no GitHub. Apps privados ficam no Snowflake, a opção corporativa, que o site oferece com período de teste e sem preço na página. Você também pode hospedar onde quiser seguindo os tutoriais de deploy.

Quando vale a pena

O Streamlit cabe bem no time que já trabalha em Python e precisa entregar uma tela para a área de negócio em dias. Para entender onde ele entra numa estratégia de dados, leia o post sobre Business Intelligence.

Para uma equipe que monta painéis clicando, sem código, ferramentas de BI como o Metabase ou o Apache Superset tendem a dar menos trabalho. O mesmo vale para quem já paga o Power BI.