2025년에 탐색해 볼 만한 Streamlit의 10가지 대안

Streamlit은 Python 스크립트를 대화형 웹 애플리케이션으로 변환하는 오픈 소스 앱 구축 플랫폼입니다. 빠른 프로토타이핑, 신속한 데이터 분석, 기계 학습(ML) 모델 데모 제작에 적합합니다.

Streamlit은 간단하고 사용하기 쉽지만, 대용량 데이터 세트로 확장 가능한 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 기능이 부족합니다. 또한 Streamlit의 경직된 레이아웃, 기본적인 스타일 옵션, 제한된 사용자 지정 기능, 성능 문제 등으로 인해 다양한 기능을 갖춘 애플리케이션을 만들기가 어렵습니다.

따라서, 복잡한 애플리케이션을 쉽게 구축하는 데 도움이 되는 최고의 Streamlit 대안을 소개합니다. 이 대안들은 더 많은 유연성과 실시간 협업 기능을 제공합니다.

Streamlit 대안에서 어떤 점을 고려해야 할까요?

최고의 Streamlit 대안을 살펴보기 전에, 데이터 시각화 도구를 선택할 때 주의해야 할 몇 가지 기능을 소개합니다.

📌 구성 요소 맞춤 설정: 기본 입력 이외에 다양한 대화형 요소를 사용하여 맞춤형 대시보드를 만들 수 있는 도구를 선택하세요. 대화형 시각화 기능을 지원하고 스타일 구성 요소 및 테마를 제공하는지 확인하세요

📌 대용량 데이터 세트 처리: 도구가 대용량 또는 스트리밍 데이터 세트를 얼마나 잘 처리하는지 확인하세요. 웹 애플리케이션을 구축할 때 증분 데이터를 지원하는 도구를 선택하여 증가하는 애플리케이션 요구 사항을 수용할 수 있도록 하세요

📌 워크플로우 통합: 기존 기술 스택과 호환되는 도구를 선택하세요. CI/CD 파이프라인 통합, 테스트 프레임워크, 라이브러리, 플로우차트 제작기 및 기타 MLOps 및 DevOps 도구를 지원하는지 확인하세요

📌 데이터 소스 연결성: 네이티브 데이터베이스 커넥터 및 API 통합 기능을 갖춘 도구를 선택하세요. 이를 통해 프로세스를 손쉽게 간소화할 수 있습니다. 또한, 도구가 다양한 파일 형식을 지원하고 데이터 업데이트를 실시간으로 동기화하는지 확인하세요

Streamlit의 10가지 최고의 대안

1. Dash by Plotly (데이터 과학 프로젝트의 프로토타입 개발에 가장 적합)

Streamlit과 마찬가지로 Dash by Plotly도 대화형 웹 기반 앱 및 대시보드를 만들기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 데이터 과학자를 위한 Python 기반 프레임워크로, 데이터를 실시간으로 쉽게 시각화하고 업데이트할 수 있습니다.

그러나 Dash는 Streamlit보다 빠르며 프로덕션급 앱을 위한 엔터프라이즈 배포 옵션을 제공합니다. 또한 여러 통합 기능을 갖추고 있습니다. 예를 들어 Plotly 및 Pandas를 비롯한 Python 데이터 과학 스택과 통합되어 상호 작용 수준이 높은 맞춤형 대시보드를 만들 수 있습니다. 또한 Google 스프레드시트를 Dash와 통합하여 Dash 애플리케이션 내에 Google 스프레드시트 대시보드를 만들고 Google 스프레드시트 데이터의 변경 사항에 따라 업데이트할 수도 있습니다.

Dash의 최고의 기능

Dash의 한도

Dash 가격

Dash by Plotly 평가 및 리뷰

사용자들은 Plotly의 Dash에 대해 어떻게 평가하고 있나요?

Dash의 사용자 친화적인 면이 정말 마음에 듭니다! 사용법을 익히고 대화형 웹 앱을 만드는 것이 정말 쉽습니다. Python을 기반으로 제작되어 이미 알고 있는 모든 Python 기술을 사용할 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 시각화 기능은 최고 수준이며, 데이터를 실시간으로 업데이트하는 것은 마법처럼 느껴집니다. 하지만 Dash를 사용하는 것은 즐겁지만, 레이아웃이 때때로 약간 제한적이라는 점이 아쉽습니다. 특히 매우 구체적인 디자인을 목표로 할 때, 웹 앱에 원하는 정확한 모양을 구현하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 또한 앱이 복잡해지면 성능이 저하될 수 있어 약간 답답할 수 있습니다.

2. Gradio (머신 러닝 앱 데모 제작에 가장 적합)

Gradio는 ML 모델을 데모하기 위한 웹 인터페이스를 생성하기 위한 사용하기 쉬운 Streamlit의 대안입니다. Streamlit과 달리, 이 Python 프레임워크는 설정이 빠르고, 더 직관적이며, 초보자에게 친숙하고, 더 단순한 앱에 더 적합합니다.

Gradio가 인기 있는 이유는 ML 모델을 더 많은 사용자가 쉽게 이해할 수 있는 데모 또는 앱으로 단순화할 수 있는 기능 때문입니다. Gradio를 Python 노트북에 삽입하고, 웹 페이지로 표시하고, 공개 링크를 통해 앱을 공유할 수 있으므로 팀이 원격으로 모델과 상호 작용할 수 있습니다.

Gradio의 최고의 기능

Gradio의 한도

Gradio 가격

Gradio 평가 및 리뷰

3. Panel (Python으로 대화형 대시보드를 구축하는 데 가장 적합)

Streamlit와 마찬가지로 Panel의 오픈 소스 라이브러리를 사용하면 순수한 Python으로 분석 웹사이트 애플리케이션과 대화형 대시보드를 만들 수 있습니다. PyData 생태계와 통합된 웹 프레임워크로, 대화형 데이터 테이블과 시각화 자료를 만들고, 이를 통해 협업하여 워크플로우를 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다.

Streamlit에 비해 Panel은 다양한 레이아웃 및 위젯 옵션을 통해 더 유연하고 확장성이 뛰어납니다. 복잡한 사용자 인터페이스를 갖춘 복잡한 웹 앱을 개발하는 데 적합합니다.

패널의 최고의 기능

패널 제한 사항

패널 가격 설정

패널 평가 및 리뷰

4. Anvil (고급 앱 맞춤화에 가장 적합)

고급 사용자 정의 기능을 찾고 있다면 Anvil이 훌륭한 Streamlit 대안입니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 UI 요소를 사용자 정의하고, 스타일을 적용하고, 원하는 방식으로 앱을 디자인할 수 있습니다.

Streamlit과 달리 Anvil에는 Python 문장을 사용하여 데이터를 업데이트, 편집 및 삭제할 수 있는 강력한 내장 데이터베이스가 있습니다. 앱 파일과 머신 러닝 모델을 클라우드에 저장하고, Python 노트북에 연결하고, 맞춤형 도메인을 추가하고, 외부 API에 연결하고, 내장된 2단계 인증으로 데이터 보안을 보장할 수 있습니다.

Anvil의 최고의 기능

Anvil의 한도

Anvil 가격 정책

Anvil 평가 및 리뷰

사용자들은 Anvil에 대해 어떻게 말하고 있나요?

구성 요소를 드래그 앤 드롭으로 쉽게 사용할 수 있어 프로토타입 제작 속도가 매우 빠릅니다. Python 라이브러리 추가 및 패키지 맞춤 설정이 지원됩니다. 그러나 일부 기능이 제대로 작동하지 않아 정교한 생산 수준의 결과를 얻기가 매우 어렵거나 불가능합니다. (예: 데이터 그리드 구성 요소의 전체 너비가 작동하지 않아 사용자가 작은 텍스트를 읽기 위해 눈을 가늘게 뜨게 됩니다). 지원을 받는 것은 사실상 불가능하며, 고객 포럼은 일관성이 없고 때로는 적대적입니다.

5. Shiny for Python (웹 애플리케이션 프로토타이핑에 가장 적합)

Shiny for Python은 개발자가 몇 시간 만에 대화형 웹 애플리케이션의 프로토타입을 만들고 간단한 시각화를 만들 수 있도록 지원합니다. 웹 개발에 익숙하지 않은 R 프로그래머도 쉽게 앱을 만들 수 있습니다.

Shiny가 Streamlit보다 우수한 점은 반응형 실행입니다. Shiny는 입력이 변경될 때 앱을 다시 렌더링하지 않습니다. 대신, 구성 요소 간의 관계를 추적하여 업데이트가 필요한 구성 요소만 최소한으로 다시 렌더링합니다. 따라서 애플리케이션 개발 속도가 빨라지고 전반적인 사용자 경험이 개선됩니다.

Shiny의 최고의 기능

Shiny의 한계

Shiny 가격 정책

Shiny 평가 및 리뷰

사용자들은 Python용 Shiny에 대해 어떻게 평가하고 있나요?

전반적으로, 당사는 일부 분석 프로젝트에서 Shiny를 활용하여 훌륭한 경험을 쌓았습니다. 적절한 사용 사례에 사용을 제한함으로써, 웹 개발에 능숙하지 않은 R 프로그래머도 Shiny의 유연성과 상대적인 사용 용이성을 활용할 수 있습니다.

6. Deepnote (코드에 대한 실시간 협업에 가장 적합)

Deepnote는 사용자 친화적이고 협업에 중점을 둔 AI 기반 Streamline 대안을 찾는 사용자를 위한 제품입니다. 데이터 과학 팀이 협업으로 작업하고 노트북을 동시에 편집할 수 있는 간단하고 강력한 플랫폼으로, 팀의 생산성을 향상시킵니다.

Deepnote의 가장 유용한 기능은 클라우드 기반 프레임워크로, 어디서나 프로젝트 대시보드에서 작업하고 결과를 다른 사람들과 공유할 수 있습니다. 또한 AI 통합을 통해 스마트 코드 완성, 자동 데이터 정리, 하이퍼파라미터 튜닝 및 기능 선택과 같은 다양한 기술을 사용하여 분석적인 웹 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Deepnote의 최고의 기능

Deepnote의 한도

Deepnote 가격 정책

Deepnote 평가 및 리뷰

사용자들은 Deepnote에 대해 어떻게 평가하고 있나요?

Deepnote의 UI가 정말 마음에 듭니다. 소규모에서 중규모의 데이터 세트를 매우 쉽게 작업할 수 있고 유용한 협업 기능도 추가되어 있습니다. 내부 대시보드에 대한 "앱"접근 방식은 Retool을 연상시키며, 시간 소모적인 준비(생성된 그래프를 PowerPoint 등에 붙여넣기) 없이 기술에 익숙하지 않은 팀 회원들과 인사이트를 공유할 수 있는 훌륭한 기능입니다. 그러나, 데이터 세트가 매우 작은 경우, 특히 협업이 필요하지 않은 경우 Deepnote는 약간 무거울 수 있으며, Jupyter(또는 유사한 툴)를 로컬에서 실행하면 API를 통해 데이터를 노출하거나 먼저 업로드할 필요가 없습니다.

7. Mercury Framework (Jupyter Notebook 사용자에게 가장 적합)

Mercury의 웹 애플리케이션 프레임워크는 주로 Jupyter Notebook 사용자를 위한 것입니다. 이 플랫폼을 사용하면 Jupyter 노트북에서 Python 스크립트로 데이터 분석을 다시 작성할 필요가 없습니다.

데이터 시각화 기능은 데이터 분석 및 해석에 도움이 됩니다. 이 툴은 또한 대화형 애플리케이션, 웹사이트, 풀스택 웹 앱, 보고서 및 대시보드를 만들 수 있는 강력한 기능 세트를 갖추고 있습니다. 또한 OutputDir을 사용하여 노트북 파일을 다운로드하고 PDF/HTML 노트북을 내보낼 수 있습니다.

Mercury Framework의 최고의 기능

Mercury Framework의 한도

Mercury Framework 가격

Mercury Cloud 플랜:

자체 호스팅 플랜:

Mercury Framework 평가 및 리뷰

8. Taipy (데이터 시각화에 가장 적합)

대시보드 소프트웨어와 마찬가지로 Taipy는 테이블, 차트, 그래프 및 지도를 사용하여 대화형 대시보드를 만들 수 있는 강력한 데이터 시각화 도구를 제공합니다. 고성능을 요구하는 복잡한 애플리케이션에 적합한 확장 가능한 플랫폼입니다.

Streamlit은 주로 프로토타이핑에 사용되지만, Taipy는 프로토타이핑과 생산 모두에 적합하게 설계되었습니다. 프론트엔드와 백엔드를 별도의 스레드에서 실행하기 때문에 백그라운드에서 앱이 실행 중일 때도 앱이 충돌하지 않습니다.

Taipy의 최고의 기능

Taipy의 한도

Taipy 가격 정책

Taipy 평가 및 리뷰

9. Datalore (AI 코드 지원에 가장 적합)

JetBrains의 Datalore는 데이터 시각화 및 분석을 위한 지능형 협업 플랫폼입니다. Jupyter Notebooks와 AI 코드 지원 기능을 결합하여 비즈니스 사용 사례에 맞는 코드를 완료하고 대화형 대시보드를 만들 수 있습니다.

Datalore를 사용하면 환경 관리자가 맞춤형 환경과 대화형 컨트롤을 맞춤 설정하여 동적인 대시보드와 앱을 만들 수 있습니다. 또한 개인 클라우드 또는 온프레미스에 호스팅할 수 있어 추가적인 맞춤 설정 및 보안 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

Datalore의 최고의 기능

Datalore의 한도

Datalore 가격 정책

Datalore 평가 및 리뷰

사용자들은 Datalore에 대해 어떻게 말하고 있나요?

특히 패키지 관리 및 보고에 유용합니다. 그러나 노트북 및 보고서 공유에 대한 세밀한 권한 관리가 필요하기 때문에 대부분의 기업에서는 이 기능이 필요할 것이라고 생각됩니다.

10. PixelFree Studio (Figma 사용자에게 가장 적합)

PixelFree Studio는 디자인을 이해하기 쉬운 코드로 원활하게 변환하는 로우 코드 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. PixelFree를 사용하면 6가지 프로그래밍 언어(HTML5, React, Vue, Angular, 데스크톱용 C#, 웹 앱용 #C)로 PRO 코드를 생성하여 의도한 애플리케이션 디자인에 맞출 수 있습니다.

또한 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고 어디서나 호스팅할 수 있어 보다 유연한 개발 프로세스를 구현할 수 있습니다.

PixelFree Studio의 최고의 기능

PixelFree Studio의 한도

PixelFree Studio 가격 정책

PixelFree Studio는 개인용 라이선스와 비즈니스용 라이선스에 대해 별도의 플랜을 제공합니다. 비즈니스 라이선스 플랜은 다음과 같습니다.

PixelFree Studio 평가 및 리뷰

기타 대화형 데이터 애플리케이션 도구

Streamlit과 대부분의 Streamlit 대안은 코드에 중점을 두고 있습니다. 데이터 시각화를 위해서는 기술적 전문 지식이 필요합니다. 이로 인해 기술에 익숙하지 않은 사용자의 접근이 제한됩니다.

그러나 데이터 시각화는 이렇게 복잡할 필요가 없습니다.

ClickUp은 데이터를 쉽게 해석할 수 있는 다목적의 코드 없는 대화형 데이터 애플리케이션 도구입니다. 엔터프라이즈급 인프라를 통해 대용량 데이터 세트를 시각화하고 분석하여 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

맞춤형 대시보드로 데이터 시각화

이해 관계자들이 현재 프로세스, 목표, 예정된 작업, 우선 순위, 개선 사항 및 기타 세부 정보를 한눈에 볼 수 있는 광범위한 대화형 ClickUp 대시보드를 구축하세요. 위젯, 차트 및 그래프, 진행률 막대, 테이블 등을 추가하여 팀 생산성부터 중요한 개발 지표에 이르기까지 모든 것을 한눈에 볼 수 있습니다.

ClickUp 대시보드 사용에 대해 알고 싶으신가요? 이 비디오를 시청하세요. 👇

데이터 통합으로 생산성 향상

Figma에서 GitHub에 이르기까지 1,000개 이상의 ClickUp 통합을 통해 데이터를 가져오고, 프로세스를 간소화하고, 플랫폼을 전환하지 않고도 모든 워크플로우에 액세스할 수 있습니다. ClickUp의 기본 통합을 통해 플랫폼을 기존 기술 스택과 연결하여 원활한 운영이 가능합니다.

컨텍스트 다이어그램으로 소프트웨어 상호 작용 추적

ClickUp 화이트보드를 사용하여 복잡한 시스템 관계를 시각화하세요. 색상으로 구분된 선을 사용하여 상호 작용을 구분하고, 각 연결 지점에 자세한 노트를 추가하고, 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 실시간으로 조정할 수 있습니다.

컨텍스트 다이어그램에서 팀과 협업하고 다이어그램 구성 요소에서 직접 ClickUp 작업을 생성하세요. 또한 ClickUp의 컨텍스트 다이어그램 템플릿을 사용하여 프로세스의 속도를 높일 수도 있습니다.

AI로 트렌드 분석

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ClickUp Brain으로 데이터 세트 분석을 자동화하고 AI 기반 인사이트를 얻으세요. 키 패턴을 추출하고, 상관 관계를 파악하고, 복잡한 데이터 세트의 요약을 생성하세요. AI에 데이터 트렌드를 쉬운 언어로 설명해달라고 요청하여 명확성을 높일 수 있습니다. 또한 보고서를 생성하고, 과거 트렌드를 기반으로 한 제안을 받고, 프로젝트에 영향을 미치기 전에 이상 징후를 파악할 수 있습니다.

관계자들과 실시간으로 협업하세요

ClickUp 문서 및 ClickUp 채팅을 활용하여 앱 디자인, 코드, 컨텍스트 다이어그램 및 워크플로우를 공동 작업하세요. ClickUp 문서는 앱 개발 리소스, 기능 요청 및 피드백을 중앙 집중화할 수 있도록 지원하며, 채팅 기능은 팀원들 간의 커뮤니케이션을 효율화하여 아무도 중요한 정보를 놓치지 않도록 합니다.

워크플로우를 간소화하고 일상적인 작업을 자동화하세요

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Streamlit은 데이터 중심 애플리케이션을 구축하는 데 적합합니다. 그러나 더 역동적이고 인터랙티브한 애플리케이션이나 대시보드를 만들 수 있는 도구를 찾고 있다면, Streamlit의 대안 목록을 고려해보세요.

모든 대안은 모두 훌륭하지만, 각각 특정 목적에 맞게 설계되었습니다. 예를 들어, 더 나은 프론트엔드 및 백엔드 운영을 위해서는 Taipy를, 고급 상호 작용 기능을 위해서는 Dash를, 데모 제작을 위해서는 Gradio를 선택하세요.

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