Python Data WebApp 2026
Streamlit 가이드:
데이터 분석 웹앱 개발부터 실무 활용까지
Streamlit 개요 및 설치
Streamlit은 파이썬만으로 데이터 분석 결과를 웹 애플리케이션 형태로 쉽고 빠르게 배포할 수 있게 도와주는 강력한 라이브러리입니다.
# 설치 명령어
# Windows
pip install streamlit
# macOS/Linux
pip3 install streamlit
# 설치 확인 및 데모 실행
streamlit hello실행 및 기본 위젯 활용법
파이썬 스크립트를 작성한 후 터미널에서 streamlit run 파일명을 입력하여 즉시 웹 페이지를 띄울 수 있습니다.
import streamlit as st
st.title('hi streamlit')
st.write('텍스트 구간입니다.')
# 사용자 입력 위젯
text = st.text_input('여기에 입력하세요')
market = st.selectbox('시장 선택', ('코스닥', '코스피', '나스닥'))
# 데이터 메트릭 표시
st.metric(label='삼성전자', value='70,000원', delta='-500원')실무에서의 실제 사용 여부 및 한계
스트림릿은 실무에서 매우 활발하게 사용되지만, 사용 목적에 따라 적합한 분야가 나뉩니다.
✅ 실무 활용 사례
- 내부 대시보드: 비즈니스 팀이나 마케팅 팀을 위한 데이터 모니터링 도구
- AI 모델 프로토타입: 모델 성능을 실시간으로 테스트하고 시연하는 PoC용 페이지
- 사내 업무 자동화: 파이썬 스크립트를 GUI화하여 비전공자 팀원들이 사용하게 함
⚠️ 상용 서비스로의 한계
일반 사용자 대상의 대규모 웹사이트(예: 네이버, 쿠팡)로 사용하기에는 다음과 같은 제약이 있습니다.
- 커스터마이징 제한: 복잡한 UI/UX 디자인 구현이 어려움
- 확장성 이슈: 동시 접속자가 많아질 경우 서버 부하 관리가 React 등에 비해 불리함
- 상태 관리: 페이지가 복잡해지면 내부 데이터 흐름을 제어하기가 까다로움
| 구분 | Streamlit | FastAPI/React 등 |
|---|---|---|
| 주요 타겟 | 사내 직원, 전문가 | 일반 대중 고객 |
| 개발 속도 | 매우 빠름 (시간 단위) | 보통 (주/월 단위) |
| 추천 용도 | 데이터 시뮬레이션, 내부 도구 | 상용 서비스, 쇼핑몰, SNS |
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