<div id="readability-page-1" class="page"><div><p>Streamlit은 파이썬 기반으로 웹어플리케이션을 개발할 수 있는 프레임워크입니다. 이번 포스팅에서는 Streamlit에서 제공하는 서비스를 통해 아주 쉽고 간단하게 내가 개발한 웹을 배포하는 방법에 대해 소개하고자 합니다.</p><h2 id="웹-어플리케이션-개발--그-다음에는">웹 어플리케이션 개발 … 그 다음에는?</h2><p>웹개발과 다소 거리가 먼 데이터분석가, 데이터 사이언티스트 분들에게 Streamlit은 분석 결과를 공유하거나, 학습한 모델을 제품으로 프로토타이핑 할 수 있는 아주 강력한 도구로 자리 잡았습니다.</p><p>하지만 나 혼자만 보고 사용하면 무슨 소용일까요…? <del>(도발)</del></p><p>웹어플리케이션 개발과 별개로 배포 또한 하나의 장벽으로 느껴질 수 있는데요, Streamlit Sharing 은 Streamlit 어플리케이션을 배포하기 위해 알아야 할 모든 지식과 과정을 극도로 간소화 했습니다. (이 정도로 간소화가 아닌 삭제라고 봐도 무방합니다.)</p><p>Streamlit Sharing은 Streamlit에서 자체적으로 제공하는 Streamlit 어플리케이션 배포, 관리 및 공유 플랫폼입니다.</p><p>기본적으로 무료 계정의 경우 3개의 어플리케이션까지 배포할 수 있고, public 레포지토리(Github)만 배포가 가능합니다. 또한 하나의 어플리케이션 당 프로비저닝 되는 리소스는 RAM 1GB로 제한됩니다. (그외 소규모 팀단위 플랜과 엔터프라이즈 플랜이 옵션으로 있습니다. 더 자세한 사항은 <a href="https://streamlit.io/cloud" target="_blank">링크 </a>를 참고해주세요)</p><p>Streamlit Sharing에서 웹어플리케이션을 배포하는 과정은 정말정말 단순하고 간단합니다.</p><ol><li>Streamlit Sharing에 가입하고 Github 계정을 연동</li><li>배포하고자 하는 Streamlit 어플리케이션을 설정<ol><li>Github의 repo를 선택</li><li>브랜치를 선택</li><li>실행하고자 하는 어플리케이션 파일을 선택(<code>app.py</code>)</li></ol></li><li>어플리케이션을 수정할 경우에는 선택한 브랜치에 <code>git push</code> 만 하면 변경된 사항이 반영</li></ol><p>(참쉽죠1)</p><p>하나씩</p><h2 id="1-가입-및-github-계정-연동">1. 가입 및 Github 계정 연동</h2><ol><li><a href="https://share.streamlit.io/" target="_blank">https://share.streamlit.io/</a>에서 Sign in 합니다.</li></ol><figure><center><img src="https://lucaseo.github.io/2021-10-09-intro-streamlit-sharing/image-1.png"></center></figure><ol start="2"><li>오른쪽 상단 Settings를 클릭 후 “Sign in with Github"을 통해 Github 계정을 연동합니다.</li></ol><figure><center><img src="https://lucaseo.github.io/2021-10-09-intro-streamlit-sharing/image-2.png"></center></figure><h2 id="2-github-레포지토리-연결">2. Github 레포지토리 연결</h2><figure><center><img src="https://lucaseo.github.io/2021-10-09-intro-streamlit-sharing/image-3.png"></center></figure><p><code>New app</code>에서 배포하고자 하는 Streamlit 어플리케이션의 Github 레포지토리를 연결합니다.</p><h3 id="21--레포지토리-브랜치-앱파일-선택">2.1. 레포지토리, 브랜치, 앱파일 선택</h3><p>이번 예제에서 사용할 레포지토리 <code>streamlit_app_stockprice_downloader</code>의 파일 구조는 아래와 같습니다.(<a href="https://github.com/lucaseo/streamlit_app_stockprice_downloader" target="_blank">링크</a>)</p><div><pre><code data-lang="bash">.
├── README.md
├── app.py
├── prepare_data.py
├── requirements.txt
├── resource
│&nbsp;&nbsp; ├── stock_list.json
│&nbsp;&nbsp; └── stock_market.json
└── utils
    ├── __init__.py
    ├── utils.py
    └── utils_fdr.py
</code></pre></div><p>아래와 같이 레포지토리와 브랜치, 그리고 실행하고자 하는 파일을 선택합니다.</p><figure><center><img src="https://lucaseo.github.io/2021-10-09-intro-streamlit-sharing/image-4.png"></center></figure><h3 id="22-optional-파이썬-버전-환경변수-설정하기">2.2. (Optional) 파이썬 버전, 환경변수 설정하기</h3><p><code>Advanced Settings</code>를 통해 파이썬의 버전을 선택할 수 있고, 인증이나 DB 관련 민감한 정보를 TOML 포맷으로 하여 환경변수로 설정할 수 있습니다.</p><figure><center><img src="https://lucaseo.github.io/2021-10-09-intro-streamlit-sharing/image-5.png"></center></figure><h3 id="23-배포하기-">2.3. 배포하기 !</h3><p><code>Deploy</code> 버튼을 클릭하면, Streamlit Sharing에서 자동으로 어플리케이션을 위한 리소스를 할당하고, 연동된 Github 레포지토리 내 requirments.txt에서 정의된 라이브러리를 설치한 후, Streamlit 어플리케이션을 실행시킵니다. (참쉽죠2)</p><figure><center><img src="https://lucaseo.github.io/2021-10-09-intro-streamlit-sharing/image-6.png"></center></figure><figure><center><img src="https://lucaseo.github.io/2021-10-09-intro-streamlit-sharing/image-7.png"></center></figure><p>예제에서 실행된 웹어플리케이션의 <a href="https://share.streamlit.io/lucaseo/streamlit_app_stockprice_downloader/main/app.py" target="_blank">링크</a>에서 보실 수 있습니다.</p><h2 id="3-배포-후">3. 배포 후</h2><p>어플리케이션을 수정할 경우에는 별다른 과정 없이, 그저 처음에 설정한 브랜치에 <code>git push</code> 만 하면 Streamlit Sharing에서는 continous deployment를 할 수 있습니다. (참쉽죠3)</p><h2 id="마무리-하며">마무리 하며</h2><p>Streamlit Sharing이라는 플랫폼을 통해 간단히 Streamlit 기반 웹어플리케이션을 배포하는 과정에 대해 알아보았습니다.</p><p>한 가지 아쉬운 점은 어플리케이션의 규모나 ML모델의 사이즈가 다소 큰 상황일 경우에는 실행하고자 하는 앱에 따라 무료 플랜의 1GB RAM의 리소스가 제한적일 수 있다는 것 입니다.(마찬가지로 Heroku도 기본 무료 플랜은 500MB RAM의 리소스로 제한되어 있습니다)</p><p>따라서 다음 포스팅에서는 Streamlit Sharing이나 Heroku 같은 PaaS가 아닌, 메이저 클라우드 플랫폼에서 웹어플리케이션의 배포와 CI/CD를 하는 과정을 다루어보도록 하겠습니다.</p><p>P.S. Streamlit에 대한 다른 포스팅들은 아래를 참고해주세요 !</p><blockquote><ul><li><a href="https://lucaseo.github.io/posts/2020-03-13-intro-to-streamlit/" target="_blank">Streamlit 소개 글</a></li><li><a href="https://lucaseo.github.io/posts/2020-03-29-deploy-streamlit-to-heroku/" target="_blank">Heroku에 Streamlit 웹어플리케이션 배포하기</a></li><li><a href="https://lucaseo.github.io/posts/2021-03-06-streamlit-simple-tool-development/" target="_blank">Streamlit을 사용한 툴 개발기</a></li></ul></blockquote><h2 id="코드">코드</h2><ul><li><a href="https://github.com/lucaseo/streamlit_app_stockprice_downloader" target="_blank">Stock price info downloader</a></li></ul><h2 id="reference">Reference</h2><ul><li><a href="https://blog.streamlit.io/introducing-streamlit-sharing/" target="_blank">Introducing Streamlit Sharing</a></li></ul></div></div>

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Streamlit은 파이썬 기반으로 웹어플리케이션을 개발할 수 있는 프레임워크입니다. 이번 포스팅에서는 Streamlit에서 제공하는 서비스를 통해 아주 쉽고 간단하게 내가 개발한 웹을 배포하는 방법에 대해 소개하고자 합니다.
웹 어플리케이션 개발 … 그 다음에는? 웹개발과 다소 거리가 먼 데이터분석가, 데이터 사이언티스트 분들에게 Streamlit은 분석 결과를 공유하거나, 학습한 모델을 제품으로 프로토타이핑 할 수 있는 아주 강력한 도구로 자리 잡았습니다.
하지만 나 혼자만 보고 사용하면 무슨 소용일까요…? (도발)
웹어플리케이션 개발과 별개로 배포 또한 하나의 장벽으로 느껴질 수 있는데요, Streamlit Sharing 은 Streamlit 어플리케이션을 배포하기 위해 알아야 할 모든 지식과 과정을 극도로 간소화 했습니다.

[KR] Streamlit 앱 정말 쉽게 배포하기 (ft. Streamlit Sharing)

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