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Streamlit2

전문가급 대시보드를 만드는 10가지 핵심 Streamlit 디자인 팁 Streamlit은 Python으로 데이터 애플리케이션을 만드는 방식을 혁신했다. 그 천재성은 단순함에 있다. HTML도 없고, JavaScript도 없고, 그냥 순수한 Python뿐이다. 몇 분 안에 Jupyter 노트북을 완전히 작동하는 웹 앱으로 변환하고, 땀 한 방울 흘리지 않고 Streamlit Cloud, Heroku, Railway에 배포할 수 있다.하지만 문제가 있다. Streamlit은 기능을 미관보다 우선시한다. 기본 위젯은 기능적이지만 기본적이다. 솔직히 말하면 대부분의 Streamlit 앱은 "아, Streamlit으로 만들었구나"가 한눈에 보인다.하지만 꼭 그럴 필요는 없다. 이 가이드의 팁들을 적용하면 이런 말을 들을 수 있다."잠깐, 이걸 Streamlit으로 만든 거야?" 시.. 2026. 5. 26.
로컬 데이터 분석 도구 — Python + Streamlit Python + Streamlit + DuckDB + Plotly로 만든 로컬 앱. CSV, Excel, SQLite, JSON, Parquet 파일을 불러오고, 스키마를 시각화하고, 관계를 자동 추천하고, SQL로 로컬 JOIN 쿼리를 실행할 수 있다.소개Streamlit을 탐구하는 일련의 글들 — 초기 시각 컴포넌트부터 더 정교한 대시보드까지 — 을 거치면서, 이 도구가 데이터를 다루는 사람들의 일상적인 문제를 해결하는 데 얼마나 큰 잠재력을 가지고 있는지 점점 더 분명해졌다. 그러나 그 축적된 배움을 진정으로 유용한 것, 어떤 분석가든 바로 열어서 쓸 수 있는 것으로 만들어야 했다. 그 고민에서 로컬 테이블레이터(Tabulador Local) 아이디어가 탄생했다. 다양한 형식의 파일을 불러오고, 테.. 2026. 4. 10.