Streamlit in Snowflake 入門¶

このトピックでは、コンテナランタイムを使用して、5分以内で、最初の|sis|アプリをデプロイする手順を説明します。その後、2つの実践例で、データをクエリし、各ビューアーのエクスペリエンスをパーソナライズし、Snowflakeへの書き戻しを実行する、実際のアプリを構築する方法を解説します。

前提条件¶

Streamlitアプリを作成する前に、管理者がStreamlitアプリの必須のセキュリティ設定を完了していることを確認します。

ロールは、以下の権限を持っていなければなりません。


権限	オブジェクト	メモ
USAGE	Streamlitアプリを作成するデータベース
CREATE STREAMLIT 、 USAGE	Streamlitアプリを作成するスキーマ
USAGE	Streamlitアプリを実行するコンピューティングプール	すべてのアカウントに対して、Snowflakeは一般的なユーザーがアクセスできる汎用コンピューティングプールを構成します。詳細については、 Streamlitアプリ用の任意の優先コンピューティングプールの構成をご参照ください。
USAGE	Streamlitアプリでクエリを実行するウェアハウス

詳細については、 Streamlitアプリの作成と使用に必要な権限をご参照ください。

最初の Streamlit in Snowflake アプリをデプロイする¶

最も迅速に開始するには、デフォルトのスターターコードを使用してStreamlitアプリを作成します。ソースファイルを指定せずにアプリを作成すると、Snowflakeはサンプルコードを自動的に提供します。

Snowsight にサインインします。
ナビゲーションメニューで Projects » Streamlit を選択します。
+ Streamlit App を選択します。
アプリの名前を入力します。
アプリを作成するデータベースとスキーマを選択します。
Run on container を選択します。
コンピューティングプールとクエリウェアハウスを選択します。
Create を選択します。

|sf-web-interface|から、アプリエディターにリダイレクトされます。数分以内に、アプリの準備が完了します。その後、すぐにアプリを表示および編集できます。

SQLセッションで次のSQLコマンドを実行します。

CREATE STREAMLIT my_first_app
   RUNTIME_NAME = 'SYSTEM$ST_CONTAINER_RUNTIME_PY3_11'
   COMPUTE_POOL = my_compute_pool
   QUERY_WAREHOUSE = my_warehouse;

ALTER STREAMLIT my_first_app ADD LIVE VERSION FROM LAST;

アプリを表示するには、|sf-web-interface-link|にサインインし、ナビゲーションメニューで:ui:`Projects` |raa| :ui:`Streamlit`を選択して、アプリを選択します。

注釈

Snowflake CLI バージョン3.14.0以降が必要です。バージョン3.14以降は、デフォルトで最新の CREATESTREAMLIT 構文を使用します。

新しいStreamlitプロジェクトを初期化します。
```
snow init my_first_app --template example_streamlit
```
プロジェクトディレクトリに移動します。
```
cd my_first_app
```

コンテナランタイムを使用するように:file:`snowflake.yml`ファイルを編集します。

definition_version: 2
entities:
   my_streamlit:
      type: streamlit
      identifier: my_first_app
      query_warehouse: my_warehouse
      compute_pool: my_compute_pool
      runtime_name: SYSTEM$ST_CONTAINER_RUNTIME_PY3_11
      main_file: streamlit_app.py
      artifacts:
      - streamlit_app.py

アプリをデプロイし、ブラウザーで開きます。
```
snow streamlit deploy --open
```

アプリを編集する¶

デプロイ後、アプリのコードを編集してカスタマイズできます。簡単なテストのために次を実行します。

Snowsight にサインインします。
ナビゲーションメニューで、 Projects » Streamlit を選択してから、アプリを選択します。
Edit を選択します。
:file:`streamlit_app.py`のコードを変更します。
Run を選択して、変更を確認します。

アプリのソース場所を取得します。
```
DESCRIBE STREAMLIT my_first_app;
```
更新されたファイルをその場所にコピーします。
```
COPY FILES INTO '<live_version_location_uri>' FROM @my_stage FILES = ('streamlit_app.py');
```

ローカルプロジェクトディレクトリ内の:file:`streamlit_app.py`を編集します。
再デプロイ：
```
snow streamlit deploy --replace
```

詳細については、 Streamlitアプリを編集するをご参照ください。

次の内容¶

アプリが起動しました。次に、以下の実践例を試してみましょう。

例:パーソナライズされたデータダッシュボードの構築::code:`st.connection`および:code:`st.user`を使用して、Snowflakeデータをクエリし、各ビューアーの表示をパーソナライズするダッシュボードを構築します。
例:Snowflakeに書き込むフォームをビルドする:ユーザー入力をSnowflakeテーブルに書き戻すフォームを構築し、st.form、依存関係管理、および:code:`st.user`について解説します。

特定のトピックについて詳しくは、次を参照してください。

Streamlitアプリの作成:Snowsight、SQL、またはCLIからアプリを作成するための詳細な指示。
Streamlitアプリの依存関係を管理する:アプリにPythonパッケージを追加します。
Streamlitアプリのランタイム環境：コンテナとウェアハウスのランタイムについて理解します。
Streamlit in Snowflake の外部ネットワークアクセス:アプリを外部サービスに接続します。