StreamlitとGradioについて

StreamlitとGradioは、Pythonを使用してインタラクティブなWebアプリケーションを迅速に構築するためのライブラリです。それぞれにユニークな特徴があり、使用するシナリオによってどちらを選択するかが異なります。

Streamlit

• 用途: データサイエンスと機械学習のプロジェクトに特化しており、分析ダッシュボード、データ可視化、モデルのデモンストレーションなどに向いています。

• 特徴:

  • コードの短いフラグメントで迅速にプロトタイプを作成できます。

  • 自動的にUIが更新されるため、UI要素の手動更新は不要です。

  • リッチなビジュアライゼーションのサポートがあります。

• サンプルコード:

import streamlit as st

st.title('Streamlitのデモ')

# ユーザー入力
number = st.slider('数字を選択', 0, 100)

# 出力
st.write(f'選択された数字は {number} です。')

Gradio

• 用途: 機械学習モデルの迅速なデモ作成や、APIのテスト、プロトタイピングに適しています。

• 特徴:

  • インターフェースがシンプルで、少ないコード量でユーザー入力と出力を扱えます。

  • 画像、音声、テキストなど、多様な入力・出力オプションをサポートしています。

  • 組み込みの共有機能により、作成したデモを簡単に他人と共有できます。

• サンプルコード:

import gradio as gr

def greet(name):
    return f'こんにちは、{name}さん！'

iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")

iface.launch()

使い分け方

• プロジェクトの複雑さ: Streamlitはデータサイエンスのプロジェクトや複雑なダッシュボードに適しています。Gradioは機械学習モデルのデモやAPIのテストに最適です。

• 開発速度: 両方とも迅速なプロトタイピングをサポートしていますが、Gradioは特にシンプルなインタフェースが求められる場合に便利です。

• ユーザーインターフェース: Streamlitはより洗練されたユーザーインターフェースとデータ可視化が可能ですが、Gradioは多様な入力・出力オプションをシンプルな方法で提供します。

最終的にどちらを選択するかは、プロジェクトの要件や個人の好みによります。簡単に試してみて、自分にとって使いやすいツールを選ぶことをお勧めします