# Flask/Django로 데이터 앱을 만든다면...
@app.route('/analysis')
def analysis():
# HTML 템플릿 작성
# JavaScript 코드 작성
# CSS 스타일링
# AJAX 요청 처리
# ... 수백 줄의 보일러플레이트 코드
# Streamlit으로는?
import streamlit as st
st.title("📊 데이터 분석")
df = load_data()
st.dataframe(df)
st.line_chart(df['value'])
3줄로 끝! 이것이 Streamlit의 힘입니다.
🚀 빠른 프로토타이핑 (Rapid Prototyping)
프레임워크
개발 시간
HTML/CSS
JavaScript
배포 난이도
Streamlit
1일
불필요
불필요
⭐ 매우 쉬움
Flask
3-5일
필요
필요
⭐⭐ 보통
Django
5-7일
필요
필요
⭐⭐⭐ 어려움
핵심 장점 (Key Advantages):
✅ 순수 Python만으로 개발
✅ 자동 리로드 (Hot Reload)
✅ 내장 위젯 (Widgets)
✅ 무료 클라우드 배포 (Free Cloud Deployment)
2. 9개 페이지 구조 설계 (9-Page Structure Design)
🗂️ 페이지 개요 (Page Overview)
우리의 웹 앱은 9개 페이지로 구성됩니다:
1️⃣ 🏠 홈 (Home)
프로젝트 소개 (Project Introduction)
데이터 요약 (Data Summary)
최근 10회 당첨번호 (Recent 10 Winning Numbers)
def home_page(loader):
st.title("🏠 로또 645 데이터 분석")
# 메트릭 카드 (Metric Cards)
col1, col2, col3 = st.columns(3)
with col1:
st.metric("총 회차 (Total Rounds)", "1,205회")
with col2:
st.metric("평균 당첨금 (Avg Prize)", "23.3억원")
with col3:
st.metric("최다 출현 번호 (Top Number)", "12번")
2️⃣ 📊 데이터 탐색 (Data Exploration)
기본 통계 탭 (Basic Stats Tab): 번호 빈도, 구간 분포, 홀짝 비율
시계열 분석 탭 (Time Series Tab): 핫넘버, 콜드넘버, 미출현 기간
패턴 분석 탭 (Pattern Tab): 연속 번호, AC값, 구간 패턴
tab1, tab2, tab3 = st.tabs([
"📊 기본 통계 (Basic Stats)",
"📈 시계열 (Time Series)",
"🔍 패턴 (Patterns)"
])
with tab1:
# Plotly 인터랙티브 차트
fig = px.bar(freq_df, x='number', y='count',
title='Number Frequency')
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
3️⃣ 🎯 번호 추천 (Number Recommendations)
7가지 전략 선택 (7 Strategies Selection)
추천 개수 조절 (Slider: 1-10개)
시각적 번호 카드 (Visual Number Cards)
통계 요약 (Stats Summary)
strategy = st.selectbox("추천 전략 (Strategy)", [
"⭐ 하이브리드 (Hybrid)",
"📊 점수 기반 (Score-based)",
"🎲 확률 가중치 (Probability)",
"🔄 패턴 기반 (Pattern-based)",
"🎨 그리드 패턴 (Grid Pattern)",
"🔢 연속 번호 (Consecutive)",
"🎰 무작위 (Random)"
])
if st.button("🎲 번호 생성 (Generate)", type="primary"):
recommendations = recommender.generate_hybrid(5)
display_number_cards(recommendations)
@st.cache_resource
def load_prediction_model(_loader):
"""예측 모델 로딩 (Model Loading)"""
model = LottoPredictionModel(_loader)
model.train_all_patterns() # 무거운 연산 (Heavy Computation)
return model
효과 (Effect):
첫 실행: 8.0초 (First Run)
이후: 0.2초! (Cached: 0.2s!)
40배 속도 향상 (40x Faster)!
🔄 동적 캐시 무효화 (Dynamic Cache Invalidation)
@st.cache_data(ttl=60)
def load_lotto_data(_file_mtime):
"""파일 수정 시간 기반 캐싱 (File Modification Time-based Caching)"""
loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
# ... 로딩 로직
return loader
# 파일 수정 시간 확인 (Check File Modification Time)
file_mtime = os.path.getmtime("../Data/645_251227.csv")
loader = load_lotto_data(file_mtime)
CSV 파일이 업데이트되면 자동으로 캐시 갱신 (Auto-refresh when CSV updated)!
📊 총 성능 비교 (Total Performance Comparison)
작업 (Operation)
캐싱 전 (Before)
캐싱 후 (After)
개선율 (Improvement)
데이터 로딩
2.5s
0.1s
↓96%
모델 학습
8.0s
0.2s
↓98%
패턴 분석
3.5s
0.1s
↓97%
차트 생성
1.5s
0.05s
↓97%
총 시간
15.5s
0.45s
↓97% 🚀
5. 사용자 경험 개선 (User Experience Enhancement)
🎨 2열/3열 레이아웃 (Multi-Column Layouts)
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
strategy = st.selectbox("전략 (Strategy)", strategies)
with col2:
n_combinations = st.slider("개수 (Count)", 1, 10, 5)
화면을 효율적으로 활용 (Efficient Screen Usage)!
🎴 시각적 번호 카드 (Visual Number Cards)
def display_number_card(numbers, index):
"""번호 카드 표시 (Display Number Card)"""
st.markdown(f"### 추천 조합 #{index} (Recommendation #{index})")
# 구간별 색상 (Color by Section)
colors = []
for num in numbers:
if num <= 15:
colors.append('🔵') # 저구간 (Low)
elif num <= 30:
colors.append('🟢') # 중구간 (Mid)
else:
colors.append('🔴') # 고구간 (High)
# 번호 표시 (Display Numbers)
cols = st.columns(6)
for i, (num, color) in enumerate(zip(numbers, colors)):
cols[i].markdown(f"<div style='text-align:center; font-size:24px; \
font-weight:bold;'>{color} {num}</div>",
unsafe_allow_html=True)
# 통계 (Statistics)
total = sum(numbers)
odd_count = sum(1 for n in numbers if n % 2 == 1)
consecutive = has_consecutive(numbers)
st.caption(f"합계 (Sum): {total} | 홀수 (Odd): {odd_count}/6 | \
연속 (Consecutive): {'있음 (Yes)' if consecutive else '없음 (No)'}")
📊 진행 상태 표시 (Progress Indicators)
progress_bar = st.progress(0)
for i, round_num in enumerate(range(601, 1206)):
# 처리 작업 (Processing)
analyze_round(round_num)
# 진행률 업데이트 (Update Progress)
progress = (i + 1) / 605
progress_bar.progress(progress)
st.success("✅ 분석 완료! (Analysis Complete!)")
💡 도움말 툴팁 (Help Tooltips)
st.selectbox("추천 전략 (Strategy)", strategies,
help="하이브리드는 4가지 전략을 통합합니다. \
(Hybrid combines 4 strategies.)")
st.slider("추천 개수 (Count)", 1, 10, 5,
help="생성할 번호 조합의 개수입니다. \
(Number of combinations to generate.)")
🎯 사용자 플로우 (User Interaction Flow)
6단계로 완성되는 추천 여정 (6-Step Recommendation Journey):
웹 앱 접속 → http://localhost:8501
페이지 선택 → 사이드바 메뉴 (Sidebar Menu)
전략 선택 → 드롭다운 (Dropdown)
파라미터 설정 → 슬라이더 (Sliders)
생성 버튼 클릭 → st.button() 트리거
결과 확인 → 시각적 카드 + 통계 (Visual Cards + Stats)
6. 전체 코드 구조 (Complete Code Structure)
📁 파일 구성 (File Structure)
src/
└── web_app.py (약 800줄, ~800 lines)
├── 캐싱 함수 (Caching Functions) (3개)
├── 헬퍼 함수 (Helper Functions) (5개)
├── 페이지 함수 (Page Functions) (9개)
└── 메인 함수 (Main Function)
🔧 핵심 구조 (Core Structure)
import streamlit as st
import sys
sys.path.append('.')
from data_loader import LottoDataLoader
from prediction_model import LottoPredictionModel
from recommendation_system import LottoRecommendationSystem
# ============================================
# 캐싱 함수 (Caching Functions)
# ============================================
@st.cache_data(ttl=60)
def load_lotto_data(_file_mtime):
"""데이터 로딩 (캐싱) (Data Loading with Caching)"""
loader = LottoDataLoader("../Data/645_251227.csv")
loader.load_data()
loader.preprocess()
loader.extract_numbers()
return loader
@st.cache_resource
def load_prediction_model(_loader):
"""예측 모델 로딩 (캐싱) (Model Loading with Caching)"""
model = LottoPredictionModel(_loader)
model.train_all_patterns()
return model
@st.cache_resource
def load_recommender(_model):
"""추천 시스템 로딩 (캐싱) (Recommender Loading with Caching)"""
return LottoRecommendationSystem(_model)
# ============================================
# 페이지 함수 (Page Functions)
# ============================================
def home_page(loader):
"""🏠 홈 페이지 (Home Page)"""
st.title("🏠 로또 645 데이터 분석")
st.markdown("---")
# 데이터 요약 (Data Summary)
col1, col2, col3 = st.columns(3)
with col1:
st.metric("총 회차 (Total Rounds)",
f"{len(loader.numbers_df):,}회")
with col2:
avg_prize = loader.df['1등 당첨액'].mean()
st.metric("평균 당첨금 (Avg Prize)",
f"{avg_prize/100000000:.1f}억원")
with col3:
# 최다 출현 번호 (Most Frequent Number)
st.metric("최다 출현 (Top Number)", "12번")
def data_exploration_page(loader, model):
"""📊 데이터 탐색 페이지 (Data Exploration Page)"""
st.title("📊 데이터 탐색")
tab1, tab2, tab3 = st.tabs([
"📊 기본 통계 (Basic Stats)",
"📈 시계열 (Time Series)",
"🔍 패턴 (Patterns)"
])
with tab1:
# 번호 빈도 차트 (Number Frequency Chart)
import plotly.express as px
freq_data = get_frequency_data(loader)
fig = px.bar(freq_data, x='number', y='count',
title='Number Frequency',
labels={'number': 'Number', 'count': 'Count'})
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
def recommendation_page(loader, model, recommender):
"""🎯 번호 추천 페이지 (Recommendation Page)"""
st.title("🎯 번호 추천")
# 설정 (Settings)
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
strategy = st.selectbox("추천 전략 (Strategy)", [
"⭐ 하이브리드 (Hybrid)",
"📊 점수 기반 (Score-based)",
"🎲 확률 가중치 (Probability)",
"🔄 패턴 기반 (Pattern-based)",
"🎨 그리드 패턴 (Grid Pattern)",
"🔢 연속 번호 (Consecutive)",
"🎰 무작위 (Random)"
])
with col2:
n_combinations = st.slider("추천 개수 (Count)", 1, 10, 5)
# 생성 버튼 (Generate Button)
if st.button("🎲 번호 생성 (Generate Numbers)", type="primary"):
with st.spinner("생성 중... (Generating...)"):
# 전략별 추천 생성 (Generate by Strategy)
if "하이브리드 (Hybrid)" in strategy:
recommendations = recommender.generate_hybrid(n_combinations)
elif "점수 (Score)" in strategy:
recommendations = recommender.generate_by_score(n_combinations)
elif "확률 (Probability)" in strategy:
recommendations = recommender.generate_by_probability(n_combinations)
elif "패턴 (Pattern)" in strategy:
recommendations = recommender.generate_by_pattern(n_combinations)
elif "그리드 (Grid)" in strategy:
recommendations = recommender.generate_grid_based(n_combinations)
elif "연속 (Consecutive)" in strategy:
recommendations = recommender.generate_with_consecutive(n_combinations)
else: # 무작위 (Random)
recommendations = recommender.generate_random(n_combinations)
st.success(f"✅ {n_combinations}개 조합 생성 완료! \
({n_combinations} combinations generated!)")
# 결과 표시 (Display Results)
for i, combo in enumerate(recommendations, 1):
display_number_card(combo, i)
# ... 나머지 6개 페이지 함수 (Remaining 6 Page Functions)
# ============================================
# 메인 함수 (Main Function)
# ============================================
def main():
"""메인 함수 (Main Function)"""
# 페이지 설정 (Page Configuration)
st.set_page_config(
page_title="로또 645 분석 (Lotto 645 Analysis)",
page_icon="🎰",
layout="wide",
initial_sidebar_state="expanded"
)
# 데이터 로딩 (Data Loading)
file_mtime = get_csv_file_mtime()
loader = load_lotto_data(file_mtime)
model = load_prediction_model(loader)
recommender = load_recommender(model)
# 사이드바 메뉴 (Sidebar Menu)
st.sidebar.title("📌 메뉴 (Menu)")
menu = st.sidebar.radio(
"페이지 선택 (Select Page)",
["🏠 홈", "📊 데이터 탐색", "🎯 번호 추천", "🔍 번호 분석",
"🤖 예측 모델", "🎨 그리드 패턴", "🖼️ 이미지 패턴",
"🎲 번호 테마", "🔄 데이터 업데이트"]
)
# 페이지 라우팅 (Page Routing)
if menu == "🏠 홈":
home_page(loader)
elif menu == "📊 데이터 탐색":
data_exploration_page(loader, model)
elif menu == "🎯 번호 추천":
recommendation_page(loader, model, recommender)
# ... 나머지 페이지 (Remaining Pages)
# 사이드바 정보 (Sidebar Info)
st.sidebar.markdown("---")
st.sidebar.info(f"""
📊 **데이터 정보 (Data Info)**
- 총 회차 (Rounds): {len(loader.numbers_df):,}회
- 기간 (Period): 2014.06.07 ~ 2026.01.03
- 최종 업데이트 (Last Update): 1205회
""")
# 경고 메시지 (Warning)
st.sidebar.warning("⚠️ 로또는 독립 시행입니다. \
(Lottery draws are independent events.)")
if __name__ == "__main__":
main()
🎨 레이아웃 컴포넌트 (Layout Components)
Streamlit이 제공하는 6가지 핵심 컴포넌트 (6 Core Components):
st.sidebar: 사이드바 (메뉴, 정보, 경고)
st.columns: 2열/3열 레이아웃 (드롭다운, 슬라이더)
st.tabs: 탭 구조 (통계, 차트, 테이블)
st.metric: 메트릭 카드 (총 회차, 평균 당첨금)
st.progress: 진행 바 (로딩 상태)
st.button: 버튼 (생성, 분석)
🚀 실행 방법 (How to Run)
1️⃣ 로컬 실행 (Local Execution)
# 가상환경 활성화 (Activate Virtual Environment)
source venv/bin/activate
# 웹 앱 실행 (Run Web App)
cd src
streamlit run web_app.py
자동으로 브라우저가 열립니다! (Browser Opens Automatically!) → http://localhost:8501
2️⃣ 자동 스크립트 (Auto Script)
./run_web.sh
단 한 줄로 끝! (Just One Command!)
3️⃣ 클라우드 배포 (Cloud Deployment)
Streamlit Cloud에 배포하면 전 세계 누구나 접속 가능! (Anyone in the world can access it!)
@st.cache_data(ttl=3600) # 1시간 유효
def expensive_computation():
# 무거운 연산 (Heavy Computation)
pass
2. 진행 상태 표시 (Show Progress)
progress = st.progress(0)
for i in range(100):
# 작업 (Task)
progress.progress(i + 1)
3. 에러 핸들링 (Error Handling)
try:
result = risky_operation()
st.success("✅ 성공! (Success!)")
except Exception as e:
st.error(f"❌ 에러 (Error): {e}")
4. 사용자 입력 검증 (Validate User Input)
number = st.number_input("번호 입력 (Enter Number)", 1, 45)
if st.button("분석 (Analyze)"):
if not (1 <= number <= 45):
st.warning("⚠️ 1-45 사이 번호를 입력하세요. \
(Enter number between 1-45.)")
else:
analyze(number)
5. 세션 상태 활용 (Use Session State)
if 'counter' not in st.session_state:
st.session_state.counter = 0
if st.button("증가 (Increment)"):
st.session_state.counter += 1
st.write(f"카운트 (Count): {st.session_state.counter}")
📊 성능 비교 (Performance Comparison)
항목 (Item)
CLI 버전
웹 앱 버전
접근성 (Accessibility)
터미널만 (Terminal Only)
브라우저 (Browser) ✅
시각화 (Visualization)
정적 이미지 (Static Images)
인터랙티브 (Interactive) ✅
사용자 입력 (User Input)
input() 함수
위젯 (Widgets) ✅
공유 (Sharing)
어려움 (Difficult)
URL 공유 (Share URL) ✅
업데이트 (Updates)
재실행 필요 (Re-run Needed)
자동 리로드 (Auto Reload) ✅
성능 (Performance)
15초 (15s)
0.45초 (Cached) ✅
결론 (Conclusion): 웹 앱이 압도적 우위! (Web App Dominates!)
