Una volta che i dati raccolti sono stati analizzati è importante condividere i risultati con i destinatari che li useranno per prendere le loro decisioni. Di solito questo si fa creando dei report e/o delle dashboard.
Esistono diversi software che consentono di fare tutto questo ma possono avere dei costi non proprio per tutte le tasche e, per quanto sembrino semplici da usare, richiedono comunque un minimo di competenza tecnica.
Non sarebbe bello se si potessero creare delle web app, cioè fruibili tramite un browser qualsiasi, che consentano agli utenti non solo di visualizzare le informazioni ma di poter anche interagire con esse?
Ancora una volta viene in soccorso il mondo dell'Open Source grazie al framework Streamlit.
Si tratta di un framework che consente agli sviluppatori di creare applicazioni web per il Machine Learning e la Data Science in modo rapido e semplice. Con Streamlit, è possibile trasformare facilmente script Python in app interattive, senza la necessità di conoscenze approfondite di frontend o web development.
Le principali caratteristiche di Streamlit sono le seguenti:
- Facilità d'uso: gli sviluppatori possono creare app interattive con poche righe di codice Python, rendendo l'esperienza di sviluppo estremamente intuitiva.
- Componenti interattivi: Streamlit offre una vasta gamma di componenti interattivi predefiniti che consentono agli utenti di visualizzare e manipolare i dati in tempo reale. Questi includono slider, tabelle, grafici e molto altro.
- Aggiornamenti in tempo reale: una delle caratteristiche più apprezzate è la sua capacità di aggiornare automaticamente l'applicazione in tempo reale ogni volta che il codice sorgente viene modificato, semplificando il processo di sviluppo e test.
- Integrazione con librerie popolari: Streamlit si integra perfettamente con librerie ampiamente utilizzate nel campo del Machine Learning e della Data Science come Pandas, Matplotlib e Plotly, consentendo agli sviluppatori di creare visualizzazioni complesse con facilità.
- Deployment semplice: una volta completata l'applicazione, Streamlit offre un modo semplice per distribuire l'applicazione su piattaforme cloud come Heroku o AWS, consentendo agli utenti di condividere facilmente le proprie creazioni con il mondo. Si può anche distribuire l'applicazione usando il Community Cloud messo gratuitamente a disposizione di tutti.
Ma quali applicazioni è possibile creare sfruttando queste caratteristiche di Streamlit?
È possibile creare una vasta gamma di web app, in particolare:
- Applicazioni per la Data Science: consentendo agli utenti di visualizzare e manipolare i dati in modo interattivo utilizzando solo Python.
- Applicazioni per il Machine Learning: grazie alla sua facilità d'uso e alla capacità di integrarsi con librerie popolari come Pandas, Streamlit è ideale per la creazione di app per progetti di Machine Learning, consentendo agli sviluppatori di presentare i risultati in modo chiaro e interattivo.
- Dashboard interattive: permette di crearle in modo rapido e semplice, offrendo la possibilità di visualizzare grafici, tabelle e altri elementi dinamici per analizzare e presentare i dati in modo efficace.
- Applicazioni analitiche: è possibile sviluppare web app analitiche performanti e belle, trasformando script di dati in applicazioni condivisibili in pochi minuti. Queste applicazioni consentono di esplorare e visualizzare i dati in modo intuitivo.
Da quanto detto è chiaro che Streamlit offre la flessibilità e le funzionalità necessarie per creare una vasta gamma di web app rendendo l'esperienza di sviluppo web accessibile anche a coloro che non hanno competenze approfondite nel campo del frontend development.
Quindi se state cercando un software che vi consenta di condividere dati ed informazioni in maniera semplice ed interattiva allora Streamlit è la soluzione che fa al caso vostro!
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