Introdução às Streamlit in Snowflake¶

Privilégios necessários para criar um aplicativo Streamlit¶

Os aplicativos Streamlit são objetos no nível do esquema.

Para criar e editar um aplicativo Streamlit usando Streamlit in Snowflake, você deve usar uma função que tenha o privilégio OWNERSHIP no esquema ou ambos os privilégios a seguir:

• Concedido no bando de dados que contém o aplicativo Streamlit:

  • USAGE

• Concedido no esquema que contém o aplicativo Streamlit:

  • USAGE

  • CREATE STREAMLIT

  • CREATE STAGE

Use o comando GRANT <privilégios> para conceder esses privilégios a uma função, conforme mostrado nos exemplos a seguir:

GRANT USAGE ON SCHEMA streamlit_db.streamlit_schema TO ROLE streamlit_creator;
GRANT USAGE ON DATABASE streamlit_db TO ROLE streamlit_creator;
GRANT CREATE STREAMLIT ON SCHEMA streamlit_db.streamlit_schema TO ROLE streamlit_creator;
GRANT CREATE STAGE ON SCHEMA streamlit_db.streamlit_schema TO ROLE streamlit_creator;

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Se uma concessão futura for definida no banco de dados ou esquema, certifique-se de que o usuário crie o aplicativo Streamlit usando a função definida na concessão futura.

Privilégios necessários para visualizar um aplicativo Streamlit¶

Para visualizar um aplicativo Streamlit, você deve ter uma conta Snowflake e estar conectado nela. Adicionalmente, você deve usar uma função com o privilégio USAGE no seguinte:

• Banco de dados que contém o aplicativo Streamlit.

• Esquema que contém o aplicativo Streamlit.

• O warehouse usado para executar o aplicativo Streamlit.

• Aplicativo Streamlit.

Na maioria dos casos, quando o proprietário do aplicativo compartilha um aplicativo Streamlit com outra função, o privilégio USAGE é concedido automaticamente à nova função. No entanto, se um aplicativo Streamlit for criado em um esquema com MANAGED ACCESS, o privilégio USAGE deverá ser concedido manualmente à nova função.

O proprietário do esquema ou um usuário com função com o privilégio MANAGE GRANTS deve conceder o privilégio USAGE usando o comando GRANT <privilégios>, conforme mostrado nos exemplos a seguir:

GRANT USAGE ON DATABASE streamlit_db TO ROLE streamlit_role;
GRANT USAGE ON SCHEMA streamlit_db.streamlit_schema TO ROLE streamlit_role;
GRANT USAGE ON WAREHOUSE streamlit_wh TO ROLE streamlit_role;
GRANT USAGE ON STREAMLIT streamlit_db.streamlit_schema.streamlit_app TO ROLE streamlit_role;

Seleção da versão da biblioteca Streamlit¶

Para cada aplicativo Streamlit in Snowflake, é possível selecionar a versão da biblioteca Streamlit em Snowsight ou fixar a versão no arquivo environment.yml do aplicativo. Se você não fixar a versão, a versão mais recente disponível será usada.

Snowflake recomenda fixar uma versão do Streamlit para evitar que o aplicativo seja atualizado quando uma nova versão do Streamlit estiver disponível no Snowflake Anaconda Channel.

Uso de warehouses menores¶

Ao executar um aplicativo Streamlit em Streamlit in Snowflake, você deve selecionar o menor warehouse possível.

Durante a execução, um warehouse mantém um cache dos pacotes Python usados por um aplicativo Streamlit. O armazenamento em cache de pacotes Python melhora o desempenho para carregamentos posteriores de aplicativos usando a versão em cache de um pacote em vez de fazer download dos pacotes novamente. O cache é removido quando o warehouse é suspenso, o que pode resultar em um carregamento mais lento do aplicativo inicialmente após a retomada do warehouse. À medida que o warehouse retomado é executado e executa mais aplicativos, o cache do pacote é reconstruído e os aplicativos que conseguem aproveitar o cache terão melhor desempenho de carregamento de aplicativos.

Observe que o faturamento de crédito por segundo e a suspensão automática fornecem flexibilidade para começar com warehouses menores e, em seguida, ajustar o tamanho do warehouse para corresponder à carga de trabalho do aplicativo Streamlit. Você pode diminuir o tamanho de um warehouse a qualquer momento. Consulte Alteração do warehouse de um aplicativo Streamlit para obter mais informações.

Uso de warehouses dedicados¶

Ao usar Streamlit in Snowflake, Snowflake recomenda usar warehouses dedicados para executar aplicativos Streamlit. Isso permite isolar os custos de execução de aplicativos Streamlit. Um warehouse dedicado também pode melhorar o tempo de carregamento do aplicativo, uma vez que o warehouse não precisa gerenciar outras cargas de trabalho.

Consulte Considerações sobre warehouses para obter mais informações.

Uso de um warehouse separado para executar consultas¶

Os aplicativos Streamlit usam um warehouse virtual para executar o aplicativo e suas consultas. Aplicativos e casos de uso mais avançados podem envolver a execução de uma consulta complexa, o que requer um warehouse maior.

Streamlit in Snowflake oferece suporte ao comando USE WAREHOUSE que especifica um warehouse atual para a sessão. Dessa forma, você pode executar o aplicativo usando um warehouse X-Small e consultas complexas usando um warehouse maior.

Você pode usar um warehouse separado para executar consultas em um aplicativo Streamlit da seguinte maneira:

import streamlit as st
from snowflake.snowpark.context import get_active_session

# Get the current credentials
session = get_active_session()

warehouse_sql = f"USE WAREHOUSE LARGE_WH"
session.sql(warehouse_sql).collect()

# Execute the SQL using a different warehouse
sql = """SELECT * from MY_DB.INFORMATION_SCHEMA.PACKAGES limit 100"""
session.sql(sql).collect()

Como acessar os dados do Snowflake no seu aplicativo Streamlit in Snowflake¶

Nesta seção, você editará o aplicativo Streamlit que acabou de criar para acessar dados de uma tabela Snowflake.

1. Crie uma tabela BUG_REPORT_DATA em seu banco de dados e esquema:

   CREATE OR REPLACE TABLE <your_database>.<your_schema>.BUG_REPORT_DATA (
     AUTHOR VARCHAR(25),
     BUG_TYPE VARCHAR(25),
     COMMENT VARCHAR(100),
     DATE DATE,
     BUG_SEVERITY NUMBER(38,0)
   );
   

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2. Adicione os dados de amostra na tabela BUG_REPORT_DATA:

   INSERT INTO <your_database>.<your_schema>.BUG_REPORT_DATA (AUTHOR, BUG_TYPE, COMMENT, DATE, BUG_SEVERITY)
   VALUES
   ('John Doe', 'UI', 'The button is not aligned properly', '2024-03-01', 3),
   ('Aisha Patel', 'Performance', 'Page load time is too long', '2024-03-02', 5),
   ('Bob Johnson', 'Functionality', 'Unable to submit the form', '2024-03-03', 4),
   ('Sophia Kim', 'Security', 'SQL injection vulnerability found', '2024-03-04', 8),
   ('Michael Lee', 'Compatibility', 'Does not work on Internet Explorer', '2024-03-05', 2),
   ('Tyrone Johnson', 'UI', 'Font size is too small', '2024-03-06', 3),
   ('David Martinez', 'Performance', 'Search feature is slow', '2024-03-07', 4),
   ('Fatima Abadi', 'Functionality', 'Logout button not working', '2024-03-08', 3),
   ('William Taylor', 'Security', 'Sensitive data exposed in logs', '2024-03-09', 7),
   ('Nikolai Petrov', 'Compatibility', 'Not compatible with Safari', '2024-03-10', 2);
   

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3. Edite o código do aplicativo Streamlit com o seguinte exemplo:

   import streamlit as st
   
   session = st.connection('snowflake').session()
   
   # Change the query to point to your table
   def get_data(_session):
       query = """
       select * from <your_database>.<your_schema>.BUG_REPORT_DATA
       order by date desc
       limit 100
       """
       data = _session.sql(query).collect()
       return data
   
   # Change the query to point to your table
   def add_row_to_db(session, row):
       sql = f"""INSERT INTO <your_database>.<your_schema>.BUG_REPORT_DATA VALUES
       ('{row['author']}',
       '{row['bug_type']}',
       '{row['comment']}',
       '{row['date']}',
       '{row['bug_severity']}')"""
   
       session.sql(sql).collect()
   
   st.set_page_config(page_title="Bug report", layout="centered")
   
   st.title("Bug report demo!")
   
   st.sidebar.write(
       f"This app demos how to read and write data from a Snowflake Table"
   )
   
   form = st.form(key="annotation", clear_on_submit=True)
   
   with form:
       cols = st.columns((1, 1))
       author = cols[0].text_input("Report author:")
       bug_type = cols[1].selectbox(
           "Bug type:", ["Front-end", "Back-end", "Data related", "404"], index=2
       )
       comment = st.text_area("Comment:")
       cols = st.columns(2)
       date = cols[0].date_input("Bug date occurrence:")
       bug_severity = cols[1].slider("Bug priority :", 1, 5, 2)
       submitted = st.form_submit_button(label="Submit")
   
   if submitted:
       try:
           add_row_to_db(
               session,
               {'author':author,
               'bug_type': bug_type,
               'comment':comment,
               'date':str(date),
               'bug_severity':bug_severity
           })
           st.success("Thanks! Your bug was recorded in the database.")
           st.balloons()
       except Exception as e:
           st.error(f"An error occured: {e}")
   
   expander = st.expander("See 100 most recent records")
   with expander:
       st.dataframe(get_data(session))
   

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4. Selecione Run para executar o aplicativo Streamlit.