Комментарии 8
Извините, может я что-то не понял. Легче же на Gradio написать. Скорее всего не понял суть статьи
Обычно пишут что Streamlit шире (например, тут https://medium.com/@sujathamudadla1213/differences-between-streamlit-and-gradio-cf3ef123d0e1)
Но лично Gradio не юзала, поэтому сама сравнить не могу :(
На градио легче только если ты его уже знаешь. Streamlit - простой как пробка. Файлик app.py перезапускается на КАЖДЫЙ новый клик, streamlit выполняет файл заново с "новыми аргументами". Проще чем это уже не будет. Для демо за 3 минуты - ничего проще нет.
Это же кстати самая большая проблема - чуть сложнее код написать...можно...но с костылями.
Такой подход максимально соотвествует парадигме юпитер ноутбуков - к ноутбуку прикрутили удобные виджеты.
Набор виджетов - разный, как плюс streamlit выглядит поприятнее.
Так ещё же от разрабов гугла mesop вышел.
Нейросеть писала? Старый перевод? Зачем ссылки на уже deprecated experimental_memo методы?
Перевод относительно старой статьи. Если человек перейдет по ссылке, он увидит плашку deprecated и рекомендации по использованию и сам решит, что с этим делать.
Но в целом статья выполняет свою цель - позволяет вкатиться в Streamlit, в ней собраны ссылки на ресурсы, где можно ознакомиться подробнее и на практике а том числе :)
7.3. YouTube туториалы
Для advanced-уровня в Streamlit могу посоветовать канал https://www.youtube.com/@andfanilo
Хорошая статья, у меня несколько вопросов:
А можно ли развернуть streamlit не на streamlit cloud, а на своём сервере?
Как насчёт безопасности данных? Могут ли люди видеть мои данные если я задеплою на streamlit cloud/своём сервере?
Как освоить Streamlit для Data Science