Streamlit : prototyper des applications data en Python

Streamlit est un framework open source qui permet de construire des applications web interactives en Python pur : idéal pour des proofs of concept, des outils internes et des dashboards autour de la data science ou du ML.

Pourquoi Streamlit ?

• Rapidité : une page = un script .py ; rechargement à chaud en dev.
• Composants riches : graphiques (Plotly, Altair…), tableaux, formulaires, fichiers uploadés.
• Déploiement : Streamlit Community Cloud, Docker, ou intégration sur votre infra.

Exemple minimal

import streamlit as st

st.title("Ma première app")
name = st.text_input("Votre nom")
if name:
    st.success(f"Bonjour, {name} !")

Bonnes pratiques

1. Structurer le code en fonctions et utiliser st.cache_data / st.cache_resource pour les chargements coûteux.
2. Séparer la logique métier des widgets pour faciliter les tests.
3. Ne pas exposer en production des secrets dans le code : variables d’environnement ou gestionnaire de secrets.

Conclusion

Streamlit complète bien une stack Next.js + API pour les outils data où l’équipe veut itérer vite en Python sans maintenir un front React dédié.