Streamlitを用いた音響信号処理ダッシュボードの開発(Tokyo BISH Bash #03発表資料)

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ソース

Streamlitを用いた音響信号処理ダッシュボードの開発(Tokyo BISH Bash #03発表資料)

本記事はTokyo BISH Bash #03の発表資料です。

In [1]:
from IPython.display import IFrame
IFrame("https://www.hiromasa.info/slide/22.slides.html", "100%", "450px")
Out[1]:

自己紹介およびPyData Osakaの紹介

  • 別スライドで説明します

本日の概要

  • Streamlitの紹介
  • 実例を踏まえた使用方法の紹介
  • Herokuへのデプロイ方法の紹介
  • その他

本日の資料

image.png

実行環境

Streamlitとは

  • Webブラウザで動作するダッシュボードを作成するためのライブラリ
    • 複数のコンポーネントが連携して動作するもの
  • Pythonのみで記述が可能
    • plotly/dashと比較されることが多い

どんな場面で必要か

  • 実装したアルゴリズムを他者に試してもらいたい
    • Webフロントエンドがあると便利
  • パラメータ変更による試行錯誤が必要な場面
    • 調整ツールとして使用

実例

  • 今回作成したダッシュボードを簡単に紹介

GitHub Star History

image.png

Dashとの違い

  • Towards Data Scienceの記事
    • Dash
      • プロダクション/エンタープライズ環境での実行に主眼
    • Streamlit
      • ラピッドプロトタイピングに主眼

image.png

Streamlitの魅力

  • 手軽にフロントエンドが構築可能
    • javascript不要、スクリプトライクな記述
    • 各種pythonライブラリにGUIを付与
  • 豊富な描画ライブラリ
    • matplotlib, plotly, altair, ...
    • Dashはplotlyを前提

Streamlitの情報

本発表におけるバージョン

基本機能の紹介

導入方法

  • pip install streamlit

実行方法

In [2]:
%%writefile app.py
import streamlit as st

st.write("# Hello, Streamlit!")

Overwriting app.py
In [3]:
!streamlit run app.py

  You can now view your Streamlit app in your browser.

  Network URL: http://172.17.0.2:8501
  External URL: http://49.251.189.62:8501

^C
  Stopping...

image.png

  • ノートブックが固まるため以降はターミナル上からstreamlitコマンドを実行

jupyterlabが8888番ポートのみ稼働している環境上でのアクセス

  • jupyter-server-proxyの導入によるproxyアクセス

アプリ更新時の反映が容易

  • ファイルの上書きを検知しRerunボタンを自動表示

image.png

In [4]:
%%writefile app.py
import streamlit as st

st.write("# Hello, Streamlit!")
st.write("# Where is Rerun button?")

Overwriting app.py

image.png

スクリプトエラーもブラウザ上に表示

  • デバッグも容易
In [5]:
%%writefile app.py
import streamlit as st

st.write("# Hello, Streamlit!")
raise ValueError

Overwriting app.py

image.png

st.write

  • 引数に与えたオブジェクトを画面に表示
  • markdownはHTMLに変換して表示
  • listやdictは階層表示
  • ndarrayやpandasのDataFrameはテーブルとして表示
In [6]:
%%writefile app.py
import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

st.write([1, 2, 3])
st.write({"hello": "world!"})
st.write(np.arange(10).reshape(1,10))
st.write(pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=["1", "2", "3", "4"]))

Overwriting app.py

image.png

本日紹介するダッシュボード

ブランチ

  • master
  • heroku
    • Herokuへのアップロードに必要なファイルを格納
  • espnet2
    • 3.6.x系で動作させるため別ブランチ
    • Steramlitのバージョンは0.66.0

github上のstreamlitアプリ

  • 一般的には直接実行可能
    • streamlit run https://github.com/user/repos.git/master/app.py
  • 今回のアプリはimportの都合でエラーが生じる

窓関数ビューワの構築

  • scipy.signalを使用
  • Streamlitによるアプリ構築をライブコーディング的に実施

image.png

窓関数の選択インタフェース

  • サイドバーにselectboxで表示
  • サイドバー上への配置
    • st.sidebar.xxx
    • st.xxxと本体に配置できるウィジェットは何でも配置可能

st.selectbox

st.selectbox(ラベル名, 選択肢のリスト, デフォルト項目のインデックス)

image.png

In [7]:
%%writefile app.py
import streamlit as st

windows = ["boxcar", "triang", "blackman", "hamming", "hann", "bartlett", "flattop",
           "parzen", "bohman", "blackmanharris", "nuttall", "barthann"]

Overwriting app.py
  • %%writefile -a app.pyでapp.pyに追記
In [8]:
%%writefile -a app.py

win_name = st.sidebar.selectbox("window", windows, 4)
st.write(win_name)

Appending to app.py
  • この時点の見た目

image.png

窓関数の窓長およびFFT長の取得

  • 同様にst.selectboxで2の累乗の値を取得
In [9]:
%%writefile -a app.py
two_powers = [2**i for i in range(16)]
Nx = st.sidebar.selectbox("Window Length", two_powers, 8)
nfft = st.sidebar.selectbox("FFT Length", two_powers, 10)

st.write(win_name, Nx, nfft)

Appending to app.py
  • この時点での見た目

image.png

窓関数の取得および描画

  • 窓関数の取得
    • scipy.signal.get_window
    • scipy.fft.fftで周波数分析
  • 描画
    • matplotlibをひとまず使用
  • 必要なライブラリをimport
In [10]:
%%writefile -a app.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sg
import scipy.fft as fft

Appending to app.py
  • 窓関数を取得し周波数特性を計算
In [11]:
%%writefile -a app.py
eps = 1.e-12
win = sg.get_window(win_name, Nx)
W = 20.0 * np.log10(np.abs(fft.fft(win, nfft)) + eps)
W = fft.fftshift(W)

Appending to app.py
  • matplotlibを用いて描画
In [12]:
%%writefile -a app.py
fig, axes = plt.subplots(2, 1)
axes[0].plot(win)
axes[1].plot(W)
st.pyplot(fig)

Appending to app.py

st.pyplot

  • matplotlibのfigureを描画
    • st.pyplot(fig)
  • 使い慣れたmatplotlibを使える
    • が、javascriptの恩恵が得られない
  • この時点での見た目

image.png

streamlitの描画ライブラリ

  • st.line_chart, st.area_chart, st.bar_chart
    • st.altair_chartのsyntax sugar
    • 手軽に使える反面細かい設定は不可能
  • その他vega, plotly, bokehなども使用可能
In [13]:
%%writefile -a app.py
st.line_chart(win)
st.line_chart(W)

Appending to app.py
  • st.line_chartの見た目

image.png

この時点でのファイルの内容

  • 通常の実行スクリプトに近い
  • 手軽にフロントエンドの作成が可能
In [14]:
!cat app.py | pygmentize

import streamlit as st

windows = ["boxcar", "triang", "blackman", "hamming", "hann", "bartlett", "flattop",
           "parzen", "bohman", "blackmanharris", "nuttall", "barthann"]

win_name = st.sidebar.selectbox("window", windows, 4)
st.write(win_name)
two_powers = [2**i for i in range(16)]
Nx = st.sidebar.selectbox("Window Length", two_powers, 8)
nfft = st.sidebar.selectbox("FFT Length", two_powers, 10)

st.write(win_name, Nx, nfft)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sg
import scipy.fft as fft
eps = 1.e-12
win = sg.get_window(win_name, Nx)
W = 20.0 * np.log10(np.abs(fft.fft(win, nfft)) + eps)
W = fft.fftshift(W)
fig, axes = plt.subplots(2, 1)
axes[0].plot(win)
axes[1].plot(W)
st.pyplot(fig)
st.line_chart(win)
st.line_chart(W)

複数の窓関数を同時に描画したい

  • st.multiselect(ラベル名, 選択肢のリスト, デフォルト項目の要素のリスト)
    • 複数の選択項目をリストで返す
    • 第三引数は選択肢中に存在する要素のリスト

image.png

  • 先程と同じ
In [15]:
%%writefile app.py
import streamlit as st

windows = ["boxcar", "triang", "blackman", "hamming", "hann", "bartlett", "flattop",
           "parzen", "bohman", "blackmanharris", "nuttall", "barthann"]

Overwriting app.py
  • 先程と同じ
In [16]:
%%writefile -a app.py

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sg
import scipy.fft as fft

Appending to app.py
  • st.multiselectを使用
In [17]:
%%writefile -a app.py

# ここから先が異なる
win_names = st.sidebar.multiselect("window", windows, [windows[4]])
st.write(win_names)

Appending to app.py
  • win_namesをst.writeする以外は同じ
In [18]:
%%writefile -a app.py
two_powers = [2**i for i in range(16)]
Nx = st.sidebar.selectbox("Window Length", two_powers, 8)
nfft = st.sidebar.selectbox("FFT Length", two_powers, 10)

st.write(win_names, Nx, nfft)

Appending to app.py
  • win_namesをループで処理
In [19]:
%%writefile -a app.py
eps = 1.e-12
for win_name in win_names: # ループとして処理
    win = sg.get_window(win_name, Nx)
    W = 20.0 * np.log10(np.abs(fft.fft(win, nfft)) + eps)
    W = fft.fftshift(W)

Appending to app.py
In [20]:
%%writefile -a app.py
    # ループの続き
    st.write(win_name)
    st.line_chart(win)
    st.line_chart(W)

Appending to app.py
  • 複数の窓が繰り返し描画される

image.png

In [21]:
!cat app.py | pygmentize

import streamlit as st

windows = ["boxcar", "triang", "blackman", "hamming", "hann", "bartlett", "flattop",
           "parzen", "bohman", "blackmanharris", "nuttall", "barthann"]

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sg
import scipy.fft as fft

# ここから先が異なる
win_names = st.sidebar.multiselect("window", windows, [windows[4]])
st.write(win_names)
two_powers = [2**i for i in range(16)]
Nx = st.sidebar.selectbox("Window Length", two_powers, 8)
nfft = st.sidebar.selectbox("FFT Length", two_powers, 10)

st.write(win_names, Nx, nfft)
eps = 1.e-12
for win_name in win_names: # ループとして処理
    win = sg.get_window(win_name, Nx)
    W = 20.0 * np.log10(np.abs(fft.fft(win, nfft)) + eps)
    W = fft.fftshift(W)
    # ループの続き
    st.write(win_name)
    st.line_chart(win)
    st.line_chart(W)

複数の窓をまとめて描画したい

  • pandasのDataFrameの複数カラムにデータを押し込む
  • st.line_chartに渡す
  • 先程と同じ
In [22]:
%%writefile app.py
import streamlit as st

windows = ["boxcar", "triang", "blackman", "hamming", "hann", "bartlett", "flattop",
           "parzen", "bohman", "blackmanharris", "nuttall", "barthann"]

Overwriting app.py
  • pandasを追加
In [23]:
%%writefile -a app.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sg
import scipy.fft as fft
import pandas as pd  # 追加

Appending to app.py
  • 先程と同じ
In [24]:
%%writefile -a app.py

win_names = st.sidebar.multiselect("window", windows, [windows[4]])
st.write(win_names)

Appending to app.py
  • 先程と同じ
In [25]:
%%writefile -a app.py
two_powers = [2**i for i in range(16)]
Nx = st.sidebar.selectbox("Window Length", two_powers, 8)
nfft = st.sidebar.selectbox("FFT Length", two_powers, 10)

st.write(win_names, Nx, nfft)

Appending to app.py
  • 窓と周波数特性をlistに格納
In [26]:
%%writefile -a app.py
eps = 1.e-12
win_ary = []; W_ary = []
for win_name in win_names: # ループとして処理
    win = sg.get_window(win_name, Nx)
    W = 20.0 * np.log10(np.abs(fft.fft(win, nfft)) + eps)
    W = fft.fftshift(W)
    win_ary.append(win)
    W_ary.append(W)

Appending to app.py
  • DataFrameに格納
In [27]:
%%writefile -a app.py
fs = 16000.0
t = np.arange(Nx)
f = (fs / nfft) * np.arange(-nfft/2, nfft/2)

df_win = pd.DataFrame(np.array(win_ary).T, index=t, columns=win_names)
df_W   = pd.DataFrame(np.array(W_ary).T,   index=f, columns=win_names)

Appending to app.py
In [28]:
%%writefile -a app.py
st.line_chart(df_win)
st.line_chart(df_W)

Appending to app.py

image.png

In [28]:
!cat app.py | pygmentize

import streamlit as st

windows = ["boxcar", "triang", "blackman", "hamming", "hann", "bartlett", "flattop",
           "parzen", "bohman", "blackmanharris", "nuttall", "barthann"]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sg
import scipy.fft as fft
import pandas as pd  # 追加

win_names = st.sidebar.multiselect("window", windows, [windows[4]])
st.write(win_names)
two_powers = [2**i for i in range(16)]
Nx = st.sidebar.selectbox("Window Length", two_powers, 8)
nfft = st.sidebar.selectbox("FFT Length", two_powers, 10)

st.write(win_names, Nx, nfft)
eps = 1.e-12
win_ary = []; W_ary = []
for win_name in win_names: # ループとして処理
    win = sg.get_window(win_name, Nx)
    W = 20.0 * np.log10(np.abs(fft.fft(win, nfft)) + eps)
    W = fft.fftshift(W)
    win_ary.append(win)
    W_ary.append(W)
fs = 16000.0
t = np.arange(Nx)
f = (fs / nfft) * np.arange(-nfft/2, nfft/2)

df_win = pd.DataFrame(np.array(win_ary).T, index=t, columns=win_names)
df_W   = pd.DataFrame(np.array(W_ary).T,   index=f, columns=win_names)
st.line_chart(df_win)
st.line_chart(df_W)

st.line_chartに軸などを追加したい場合

  • st.altair_chartを用いる必要がある
  • st_my_line_chartというメソッドを定義(次セル)
    • st.line_chartの代わりに使用可能
    • 詳細は省略
def st_my_line_chart(xs, ys, columns, xlabel, ylabel, xlim=None, ylim=None, category_name=None):
    df = pd.DataFrame(data=np.array(ys).T,
                      index=xs,
                      columns=columns)

    if category_name is None:
        category_name = "category"

    df_melt = df.reset_index().melt("index", var_name=category_name, value_name="y")

    if xlim:
        x_kwargs = {"title":xlabel, "scale":alt.Scale(domain=xlim)}
    else:
        x_kwargs = {"title":xlabel}

    if ylim:
        y_kwargs = {"title":ylabel, "scale":alt.Scale(domain=ylim)}
    else:
        y_kwargs = {"title":ylabel}

    c = alt.Chart(df_melt).mark_line().encode(
            alt.X("index", **x_kwargs),
            alt.Y("y", **y_kwargs),
            tooltip=["index", "y"],
            color='{0}:N'.format(category_name)
            ).interactive()

    st.altair_chart(c, use_container_width=True)

    return df, df_melt

窓関数ビューワのまとめ

  • st.selectbox, st.multiselectを紹介
  • st.pyplot, st.line_chartの使い方を紹介

デジタルフィルタデザイナー

  • scipy.signalのデジタルフィルタ設計関数を用いたダッシュボードを作成
    • 設計したフィルタをアップロードした音声に適用しブラウザ上で視聴
    • 処理後の音声のダウンロードリンクを生成

現状のダッシュボード

image.png

紹介する項目

  • 数値入力
    • st.number_input
  • チェックボックス
    • st.checkbox
  • オーディオファイルのアップロード/ダウンロード
    • st.file_uploader
    • ダウンロードリンクは自力で作成
  • オーディオファイルのブラウザ上での再生
    • st.audio

個人的な最終目標

  • pyfda
    • PyQtで作られたmatlabのfdatoolみたいなもの
    • 非常に便利だがフィルタ長が長い時などに動作が不安定化

数値入力

  • サンプリングレート、タップ長、カットオフ周波数の入力
  • st.number_input(ラベル名, min_value, max_value, value)
    • valueなどの型はintからfloatで統一する必要有
In [29]:
%%writefile app.py
import streamlit as st

fs = st.sidebar.number_input("Sampling Frequency", min_value=1,
                             max_value=192000, value=16000)
cutoff_hz = st.sidebar.number_input("cutoff [Hz]", min_value=0.0,
                                    max_value=fs/2.0, value=100.0)

Overwriting app.py

image.png

チェックボックス

  • st.checkbox(ラベル名, デフォルト真偽値)
    • チェックが入った場合のみ実行させる動作を記述可能
In [30]:
%%writefile -a app.py

show_time_coeff = st.checkbox("time coefficient", value=True)
if show_time_coeff:
    pass  # do something

Appending to app.py

image.png

オーディオファイルのアップロード

  • st.file_uploader(ラベル名, type)
    • typeは拡張子、リストも可能
    • 返り値はBytesIOのサブクラス(UploadedFile)
      • file-like objectなのでファイルを要求する関数に渡せる
In [31]:
%%writefile -a app.py

import soundfile as sf
wav_file = st.sidebar.file_uploader("input wave file", type="wav")
if wav_file is not None:
    sig, wav_fs = sf.read(wav_file)  # file-likeなので渡せる
    st.line_chart(sig)

Appending to app.py
  • ファイルブラウズかドラッグアンドドロップでアップロード可能

image.png

  • Dockerコンテナ上だとエラーが発生(書き込み権限の問題?)

許容アップロードサイズを変えたい場合

  • APIリファレンスより引用
    • You can configure this using the server.maxUploadSize config option.

オーディオファイルのブラウザ上での再生

  • st.audio(data)
    • dataはファイル名、BytesIO、ndarrayなど
    • rawデータやndarrayの場合はファイルヘッダーが必要
In [32]:
%%writefile -a app.py

if wav_file is not None:
    st.audio(wav_file)

Appending to app.py

chromeでの見た目

image.png

オーディオファイルの一括アップロード

  • st.file_uploader(ラベル名, type, encoding=None, accept_multiple_files=True)
    • 最新版の0.68.0で導入
    • 返り値がリストになるため音声データのバッチ処理が可能
    • リロード時にうまく読み込めないバグがある?
In [33]:
%%writefile -a app.py

wav_files = st.sidebar.file_uploader("input wave files", encoding=None,
                                     type="wav", accept_multiple_files=True)
if wav_files is not None:
    for wav_fname in wav_files:
        sig, wav_fs = sf.read(wav_fname)
        st.line_chart(sig)

Appending to app.py
  • encoding=Noneは付けるとdeprecated errorが出るが抑制可能
    • st.set_option('deprecation.showfileUploaderEncoding', False)

image.png

オーディオファイルのダウンロード

  • 公式コンポーネントはまだない
  • workaroundが存在
    • バイナリファイルをbase64エンコード
    • aタグを生成しst.markdownで表示
  • ダウンロードリンクを作成するための関数
In [34]:
%%writefile -a app.py

import os
import base64
def get_binary_file_downloader_html(bin_file, file_label='File', extension=""):
    with open(bin_file, 'rb') as f:
        data = f.read()
    bin_str = base64.b64encode(data).decode()
    href = f'<a href="data:application/octet-stream;base64,{bin_str}" download="{os.path.basename(bin_file)}{extension}">Download {file_label}</a>'
    return href

Appending to app.py
  • 入力ファイルを0.5倍した波形を一時ファイルに保存の上でダウンロードリンクを作成
In [35]:
%%writefile -a app.py

import tempfile
if wav_file is not None:
    sig, wav_fs = sf.read(wav_file)
    hsig = 0.5 * sig
    
    # 名前付き一時ファイルに保存
    fp = tempfile.NamedTemporaryFile()
    sf.write(fp.name, hsig, wav_fs, format="wav")
    st.audio(fp.name)
    
    # ダウンロードリンクを表示
    href = get_binary_file_downloader_html(fp.name, "filtered wave file", ".wav")
    st.markdown(href, unsafe_allow_html=True)

Appending to app.py

image.png

  • 最終的なファイル
    • aタグにclassが自動挿入されているため注意
In [36]:
!cat app.py | pygmentize

import streamlit as st

fs = st.sidebar.number_input("Sampling Frequency", min_value=1,
                             max_value=192000, value=16000)
cutoff_hz = st.sidebar.number_input("cutoff [Hz]", min_value=0.0,
                                    max_value=fs/2.0, value=100.0)

show_time_coeff = st.checkbox("time coefficient", value=True)
if show_time_coeff:
    pass  # do something

import soundfile as sf
wav_file = st.sidebar.file_uploader("input wave file", type="wav")
if wav_file is not None:
    sig, wav_fs = sf.read(wav_file)  # file-likeなので渡せる
    st.line_chart(sig)

if wav_file is not None:
    st.audio(wav_file)

wav_files = st.sidebar.file_uploader("input wave files", encoding=None,
                                     type="wav", accept_multiple_files=True)
if wav_files is not None:
    for wav_fname in wav_files:
        sig, wav_fs = sf.read(wav_fname)
        st.line_chart(sig)

import os
import base64
def get_binary_file_downloader_html(bin_file, file_label='File', extension=""):
    with open(bin_file, 'rb') as f:
        data = f.read()
    bin_str = base64.b64encode(data).decode()
    href = f'<a href="data:application/octet-stream;base64,{bin_str}" download="{os.path.basename(bin_file)}{extension}">Download {file_label}</a>'
    return href

import tempfile
if wav_file is not None:
    sig, wav_fs = sf.read(wav_file)
    hsig = 0.5 * sig
    
    # 名前付き一時ファイルに保存
    fp = tempfile.NamedTemporaryFile()
    sf.write(fp.name, hsig, wav_fs, format="wav")
    st.audio(fp.name)
    
    # ダウンロードリンクを表示
    href = get_binary_file_downloader_html(fp.name, "filtered wave file", ".wav")
    st.markdown(href, unsafe_allow_html=True)

フィルタデザイナーのまとめ

  • 数値入力とチェックボックスコンポーネントを紹介
  • オーディオファイルのアップロード、再生、ダウンロード方法

pyroomacousticsを用いたシミュレータ

  • pyroomacousticsのroomオブジェクト、音源、マイクをGUIで配置
  • RIR生成または伝搬シミュレーションを実行
    • ※Streamlitのバージョン0.68.0ではシミュレーションでエラーが発生

現状のダッシュボード

image.png

紹介する内容

  • スライダー
    • st.slider
  • ボタン
    • st.button

スライダー

  • st.slider(ラベル名, min_value, max_value, value)
    • valueの類は省略可能
rx = st.sidebar.slider("x", min_value=0.0, max_value=100.0)

image.png

ボタン

  • st.button(ラベル名)
ret = st.button("Simulate")
if ret:
    pass

image.png

アプリケーションのタブ化

  • 現在タブ用コンポーネントはない
  • st.radioで代用可能
    • ただしダッシュボードを切り替えると状態がリセットされる

st.radioをタブ代わりに使用 

ret = st.sidebar.radio("app", ["window viewer", "filter designer", "room designer"])
print(ret)

if ret == "window viewer":
    window_viewer.main()
elif ret == "filter designer":
    filter_designer.main()
elif ret == "room designer":
    room_designer.main()

image.png

espnet2のフロントエンド

モデルのダウンロード

  • table.csv記載のnameを打ち込むとモデルをダウンロード
    • 問題点:標準出力がキャプチャできないためダウンロード進捗が不明

image.png

音声ファイルをアップロードすると波形を描画

image.png

デコードボタンクリックで音声認識を実行

image.png

モデルの情報を表示

image.png

Herokuへのデプロイ

必要となるファイル

  • Procfile
  • Aptfile
  • requirements.txt
  • runtime.txt

Procfile

  • 実行時のコマンドを記述
  • 内容: web: streamlit run --server.enableCORS false --server.port $PORT streamlit_dsp/app.py

runtime.txt

Aptfile

  • apt installする対象を記述
    • soundfileライブラリがlibsndfileに依存
  • buildpackが必要
    • heroku buildpacks:add heroku-community/apt
  • 内容: libsndfile-dev

requirements.txt

  • 依存ライブラリを記述
  • HerokuはPoetryに対応していない
    • python-poetry-buildpack
      • pyproject.tomlからpush時に動的にrequirements.txtを生成
      • しかしエラー時に対処できないのでローカルで予め生成しておく
    • poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt

最終的な実行コマンド

  • 必要なファイルが揃った上で下記を実行
$ heroku buildpacks:clear
$ heroku buildpacks:add heroku-community/apt
$ heroku buildpacks:add heroku/python
$ heroku create
$ git push heroku heroku:main
$ heroku open

その他の話題

ASTの書き換えによるコード生成

  • ほぼスクリプトライクに書けるため代入の上書きにより通常のスクリプトとして実行できるようにすることも可能
  • 標準ライブラリastでコードを書き換えastorライブラリでコードを生成
  • そのまま実行できるものが出来上がるわけではないが取っ掛かりに便利

st.cacheによるキャッシュ機構

  • 時間のかかる計算や大きなモデルのダウンロードに対してキャッシュ動作を実現
  • ドキュメント
    • キャッシュ機能を付与したい関数に@st.cacheというデコレータを付与
    • 引数、返り値、本体内部の変化を監視

まだ足りないと感じる要素(1)

まだ足りないと感じる要素(2)

また足りないと感じる要素(3)

  • 標準出力のキャプチャ
  • 仕様の安定性
    • 複数ファイルアップローダにおいて再読み込み時にエラーが発生

コンポーネントの自作

まとめ

  • 自作のダッシュボードを通じてStreamlitについて紹介
  • デプロイ方法およびその他の話題を紹介

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