日本で一番わかりやすいAIアプリの作り方 (2/4) 〜Part2 実はこんなにかんたんにアプリの画面は作れる〜

1. 内容

「日本で一番わかりやすいAIアプリの作り方」の2回目の本記事では、「実はこんなに簡単にアプリの画面は作れる」と題し、環境構築とアプリ開発で使用するフレームワークについて紹介します。

2. 環境構築

環境開発はColaboratoryを使用します。
Colaboratoryを使用することで、環境構築をしなくてもブラウザ上で Python を記述＆実行できます。(Jupyterのようなものです。)
しかも、特定の制限内で使用すれば無料で使うことができます。
制限等の詳細はColaboratorのページを参照

3. アプリ開発

アプリ開発として、データに特化した Python 用ウェブアプリケーション開発フレームワークであるStreamlitを使用します。
データ分析に特化しているため、分析結果の図などを簡単に表示することができます。

Streamlitを使用した簡単なコードの例を下記に記載します。
Streamlitのインストールは下記

!pip install streamlit

3-1. テキストの表示

テキストのいろいろな記載の書き方は下記になります。詳しくはStreamlit DocumentationのText Elementsを参照
（テキスト表示方法について詳しく知りたい人はHTMLの記載方法を確認)

• タイトル
  st.title('タイトル')

• ヘッダー
  st.header('ヘッダー')

• サブヘッダー
  st.subheader('サブヘッダー')

• テキスト
  st.text('テキスト')

• マークダウン
  st.markdown('これは マークダウンです。')

3-2. データの表示

データのいろいろな記載の書き方は下記になります。詳しくはStreamlit DocumentationのData display elementsを参照

• データフレーム
  st.dataframe(df)

• テーブル
  st.table(df)

3-3. ウィジェットの表示

ウィジェットのいろいろな記載の書き方は下記になります。詳しくはStreamlit DocumentationのInput widgetsを参照

• ボタン
  st.button('ボタン')

• チェックボックス
  st.checkbox('賛成')

• ラジオボタン
  st.radio( "好きな果物はなんですか？", ('みかん', 'りんご', 'バナナ'))

• テキストインプット
  title = st.text_input('コメント記入欄', 'こちらに自由にコメントしてください')

4. 次回予告

次回はこのStreamlitを用いてAIとのデータ連携について説明します。