Leve seus projetos de dados a outro nível usando Streamlit

Texto por Caê Vatiero

 

Neste workshop, a desenvolvedora Anicely Santos demonstra como utilizar a biblioteca Streamlit para elevar projetos a outro nível, sem a necessidade de ferramentas de front-end ou de deploy de aplicações. A instrutora fez um passo a passo de como criar um projeto para a visualização de pontos de coleta de material reciclável em Recife (PE).

Antes da parte prática, Anicely começou apresentando o Streamlit, um framework de código aberto voltado para ciências de dados e aprendizado de máquina que permite construir uma aplicação em poucos minutos. E por que usar? Por se tratar de uma ferramenta simples, responsiva, com muitos casos de uso e que ainda com uma boa documentação. 

O Streamlit permite que jornalistas, pesquisadores, cientistas de dados e qualquer pessoa interessada em criar diferentes formas de visualização possam desenvolver, por exemplo, dashboards de dados, aplicativos de análise ou de aprendizado de máquina, e até mesmo apresentações de projetos para discutir internamente com a equipe no trabalho.

Para criar a visualização proposta na atividade, a instrutora percorreu o seguinte caminho:

1. Baixar o csv disponível no github
2. Instalar o Streamlit
3. Instalar o Anaconda
4. Criar um ambiente virtual
5. Criar uma pasta no ambiente virtual chamada coletas
6. Criar um arquivo de nome 1_inicio.py dentro de coletas
7. Criar uma pasta dentro de <coletas> com o nome pages
8. Criar um arquivo com o nome 2_pontos de coleta dentro de pages
9. Abrir o VSCode
10. Abrir o terminal
11. Ir até a pasta do ambiente virtual e rodar o arquivo 1_inicio.py e streamlit run 1_inicio.py 
12. Seguir o script modelo

Anicely também apresentou as diferentes funcionalidades que a ferramenta oferece quando utilizada em conjunto com outra biblioteca em Python, o pandas. A partir dessa combinação, é possível criar desde gráficos simples, como o clássico gráfico de barras (st.bar_chart), até mapas temáticos que permitem a interação de usuários na web. 

Por fim, a instrutora estimulou os participantes a utilizar o Stack Overflow, site bem popular na comunidade de dados, para tirar dúvidas referentes a qualquer aplicação, incluindo o Streamlit.

 

Referências

Leve seu projeto de dados a outro nível com Streamlit

Aplicação no Streamlit

GitHub com os dados

Streamlit

Documentação do Streamlit

Stack Overflow

Desejável ter noções básicas de Python.