作ってわかる"入門"Streamlit―Pythonによる実践Webサービス開発 [単行本]

作ってわかる"入門"Streamlit―Pythonによる実践Webサービス開発 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  Ｐｙｔｈｏｎであっという間にＷｅｂサービスができるＳｔｒｅａｍｌｉｔを豊富なサンプルでわかりやすく解説。ＰｙｔｈｏｎフレームワークＳｔｒｅａｍｌｉｔならデータ可視化、リッチで使いやすいＵＩが簡単に実現。ローカル／クラウド運用もすぐできる。オンラインドキュメント、テキスト分析、チャットボット、ビデオ処理、顔検出・アニメ絵変換、音声テキスト起こし、データ可視化、ゲーム実装。

• 目次

  はじめに
  第1章　Hello World
  1.1　目的
  アプリケーションの仕様
  紹介するStreamlitの機能
  コード
  1.2　外部データについて
  1.3　外部ライブラリについて
  1.4　Streamlitの導入
  インストール
  ライセンス
  サーバ起動
  初回の挨拶
  利用状況の収集
  サーバへのアクセス
  gio エラー
  ファイアウォールの設定
  1.5　サーバの設定
  設定の変更方法
  設定の確認
  利用状況収集をオフ
  ブラウザ起動をオフ
  バインドアドレスとポート番号
  HTTPS アクセス
  マジックの抑制
  1.6　Hello Worldアプリケーション
  コード
  インポート
  タイトル表示
  スクリプトの実行
  ビジー
  降雪アニメーションの追加
  章節見出しコマンド
  テキストフォーマットコマンド
  1.7　Streamlit コミュニティクラウド
  Streamlit コミュニティクラウドとは
  アプリケーションの種類と制限
  2 つのアカウント
  Streamlit クラウドアカウントの作成
  GitHub アカウントとの連携
  Streamlit へのログイン
  1.8　クラウドへのアプリケーションの配置
  作成する前に
  依存するサードパーティパッケージ
  作成
  アクセス許可
  古いアプリケーション
  アプリケーションの削除
  モニタリング
  1.9　付録：風船アニメーションアプリケーション
  風船アニメーション
  コード
  コードの表示と実行
  第2章　チートシート
  2.1　目的
  アプリケーションの仕様
  紹介するStreamlitの機能
  コード
  2.2　外部データについて
  2.3　外部ライブラリについて
  2.4　チートシートアプリケーション
  コード
  マークダウン
  HTML
  マジック
  一般出力コマンド
  ページ設定
  ロゴマークの表示
  段組みコンテナ
  段組みコンテナのバリエーション
  with文
  詳細折り畳みコンテナ
  2.5　付録：マルチリンガルアプリケーション
  言語の切り替え
  コード
  実行例
  クエリ文字列の解析
  リクエストヘッダの解析
  Accept-Language
  acceptlang
  第3章　テキスト分析
  3.1　目的
  アプリケーションの仕様
  青空文庫テキストのダウンロードと整形
  ワードクラウド
  感情分析
  キャッシング
  紹介するStreamlit の機能
  コード
  3.2　外部データについて
  青空文庫
  IPA 品詞リスト
  IPA フォント
  感情分析モデル
  3.3　外部ライブラリについて
  Requests
  Janome
  WordCloud
  Pillow
  Transformers
  3.4　青空文庫ダウンローダー
  手順
  コード
  実行例
  データダウンロード
  Zipからのテキスト抽出
  余分な情報の除去
  文単位の分割
  3.5　ワードクラウド生成器
  手順
  コード
  時間測定
  実行例
  単語分割
  指定の品詞の単語のみを抽出
  頻度辞書の作成
  ワードクラウド画像生成
  IPA品詞リスト
  3.6　感情分析器
  手順
  コード
  実行例
  3.7　テキスト分析アプリケーション
  コード
  キャッシング
  st.cache_data とst.cache_resource
  タブコンテナ
  テキスト入力フィールド
  イベントとプログラムの流れ
  パスワード入力フィールド
  フィールド幅の調整
  エラーメッセージ表示
  例外メッセージ表示
  処理の停止
  レベルに応じたメッセージの表示
  項目選択メニュー
  画像の表示
  チェックボックス
  要素を1 つしか収容しないコンテナ
  プログレスバー
  棒グラフ
  3.8　付録：スライドショーアプリケーション
  スライドショー
  コード
  第4章　チャットボット
  4.1　目的
  アプリケーションの仕様
  ルビ振りボット
  セラピーボット
  通訳ボット
  紹介するStreamlitの機能
  コード
  4.2　外部データについて
  4.3　外部ライブラリについて
  KAKASI
  イライザ
  Transformers
  4.4　ルビ振りボット
  手順
  コード
  実行例
  ルビ振り
  4.5　セラピーボット
  コード
  実行例
  4.6　通訳ボット
  コード
  実行例
  4.7　チャットボットアプリケーション
  コード
  サイドバーコンテナ
  プルダウンメニュー
  状態管理
  ボットの選択
  チャット入力フィールド
  チャット入力フィールドの配置
  履歴の表示
  チャット専用コンテナ
  第5章　画像処理
  5.1　目的
  アプリケーションの仕様
  ファイルアップロード
  フォーマット変換とダウンロード
  リサイズ
  ポスタリゼーション
  紹介するStreamlit の機能
  コード
  5.2　外部データについて
  5.3　外部ライブラリについて
  Pillow
  5.4　メインページ
  ファイルの構成
  アクセスURL
  コード
  ページの構成
  5.5　画像のアップロード
  機能
  コード
  ファイルのアップロード
  画像のダウンロード
  ウィジェットのkey オプション
  イベントコールバック
  5.6　画像の変換とダウンロード
  機能
  コード
  水平線
  ポップオーバー
  ポップオーバーと詳細折り畳み
  ラジオボタン
  画像フォーマットの変換
  ダウンロードボタン
  5.7　リサイズ
  機能
  コード
  スライダー
  画像へのアクセス
  リサイズ
  5.8　ポスタリゼーション
  機能
  コード
  数値入力フィールド
  最頻値フィルタ
  減色
  5.9　付録：マルチページアプリケーション
  マルチページ（データ共有なし）
  ファイル名の構造
  LaTeX
  JSON
  メトリック
  第6章　カメラ映像処理
  6.1　目的
  アプリケーションの仕様
  画像キャプチャ
  紹介するStreamlit の機能
  コード
  6.2　外部データについて
  SSD モデル
  Haar 特徴検出器
  カメラについて
  6.3　外部ライブラリについて
  OpenCV
  NumPy
  6.4　画像変換
  機能
  コード
  バイト列をnp.ndarray 画像に変換
  UploadedFile からnp.ndarray 画像に変換
  URL からnp.ndarray 画像に変換
  サイズ制限
  6.5　顔検出
  コード
  モデルファイルを読み込む
  入力画像の準備
  計算開始
  検出結果の解釈
  6.6　顔領域の処理
  コード
  矩形の描画
  スマイリーの張り付け
  6.7　アニメ絵化
  ノンフォトリアリスティックレンダリング
  コード
  スタイライゼーション
  6.8 　カメラ映像処理アプリケーション
  コード
  入力切り替え
  カメラスナップショット
  OpenCV 画像の表示
  キャプション
  6.9　付録：Haar特徴検出器を用いた顔検出
  コード
  実行例
  Haar 特徴検出器ファイルの読み込み
  画像のモノクロ化
  コントラスト調整
  計算開始
  第7章　テキスト起こし
  7.1　目的
  アプリケーションの仕様
  紹介するStreamlit の機能
  コード
  7.2　外部データについて
  OpenAI Whisper モデル
  テスト音声データ
  7.3　外部ライブラリについて
  OpenAI Whisper
  FFmpeg
  7.4　テキスト起こし
  コード
  実行例
  モデルデータの読み込み
  テキスト起こし
  言語の指定方法
  FP16 の警告
  7.5　テキスト起こしアプリケーション
  コード
  ボタン
  クリックイベント
  キャッシュのクリア
  オーディオプレイヤー
  一時ファイル
  7.6　付録：句読点の挿入
  マスク言語モデル
  コード
  入力テキストの分解
  欠落の推定
  実行例
  第8章　データアプリケーション
  8.1　目的
  アプリケーションの仕様
  グラフ
  地図
  紹介するStreamlitの機能
  コード
  8.2　外部データについて
  総務省統計局
  人口データの構成
  都道府県庁所在地データ
  8.3　外部ライブラリについて
  pandas
  8.4　表データの読み込みと整形
  手順
  コード
  実行例
  Excel を読み込む
  行見出しを整形する
  列見出しを整形する
  行見出しのリストを得る
  特定の行だけを抽出する
  転置する
  CSV を読み込む
  表を結合する
  8.5　データアプリケーション
  コード
  リンク付きボタン
  データフレームの表示
  グラフの選択
  折れ線グラフと棒グラフ
  都道府県の選択と転置
  地図
  年の選択
  8.6　付録：選択型スライダー
  オブジェクトを選択肢にする
  コード
  実行例
  色名と値の対応
  第9章　ブラックジャック
  9.1　目的
  アプリケーションの仕様
  ルール
  紹介するStreamlit の機能
  コード
  9.2　外部データについて
  9.3　外部ライブラリについて
  9.4　ブラックジャック
  コード
  実行例
  トランプの表現
  トランプの裏面
  山札
  手札
  9.5　ブラックジャックアプリケーション
  コード
  状態管理
  状態1：プレイ中
  強制再実行
  状態2：プレイヤーのどぼん
  状態3：勝負
  付録A　GitHub
  A.1　アカウント作成
  GitHub トップページ
  メールアドレス、パスワード、ユーザ名を設定
  アカウント検証
  ログアウト
  ログイン
  A.2　リポジトリの作成
  リポジトリ名
  ソースファイルの追加
  さらにファイルの追加
  ファイルの削除
  付録B　マークダウン記法
  B.1　見出し
  B.2　テキスト
  普通のテキスト（段落）
  絵文字
  テキストの彩色
  Google マテリアルアイコン
  テキストの装飾
  文字のエスケープ
  B.3　引用文
  B.4　リスト
  B.5　コード
  B.6　リンク
  B.7　横線
  B.8　表
  付録C　Streamlitコマンドリスト
  付録D　HTMLタグリスト
  索引

• 内容紹介

  Streamlitは、PythonスクリプトをWebサービスに簡単に生まれ変わらせるフレームワークで、フリーなコミュニティクラウドを介してサービスを公開することも可能です。機械学習やデータサイエンスとの相性がよいことで知られていますが、Streamlitを使うと、一般的なPythonスクリプトをWebベースで手軽にデータ可視化したり、GUIアプリケーションにすることができます。
  本書では、マニュアル作成向けの表形式ページ、ワードクラウドなどができるテキスト分析、AI連携チャットボット、画像処理、顔検出、音声データからのテキスト起こし、そしてデータ可視化など、Streamlitの機能を使いこなすための方法を、それぞれサンプルを題材にしながらわかりやすく解説します。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  豊沢 聡(トヨサワ サトシ)
  プログラマー（主としてＰｙｔｈｏｎ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ）、ネットワークエンジニア（ＴＣＰ／ＩＰおよびＷｅｂ技術を得意とする）、研究者（専門分野はマルチメディアアプリケーションとその評価。博士）、教育者（大学、職業訓練校などでの教育歴あり）

• 著者について

  豊沢 聡 (トヨサワ サトシ)
  プログラマー、ネットワークエンジニア、テクニカルライター、そして人間工学系の研究者。著書、訳書、監修書はこれで40冊目。主な著書に『OpenCV.jsで作る画像・ビデオ処理Webアプリケーション』（秀和システム、2024）、『Webスクレイピング － Pythonによるインターネット情報活用術』（カットシステム、2023）、『TCP/IPのツボとコツがゼッタイにわかる本』（秀和システム、2023）、訳書に『詳細イーサネット第2版』（オライリー・ジャパン、2015）、『Fluent Python』（オライリー・ジャパン、2017）、監修書に『実践OpenCV 2.4 映像処理と解析』（カットシステム、2013）がある。

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