streamlitで文字を表示するときのメソッドのサンプルです。
st.writeとst.write_streamはどちらもstreamlitで文字を表示するメソッドです。
st.writeはとにかく文字を表示し、変数の内容を見やすく表示もしてくれます。
他の言語で言うとdumpやechoやprintに近いです。
st.write("これは通常のテキストです。一瞬でレンダリングされます。")st.write_streamは文字を入力されているような表現をつけて表示します。
ユーザに対して入力を促すガイドをしたり、チャットのような表現で目を引きたい時のみですので
使う機会は少ない印象です。
def stream_data():
response_text = """
こんにちは！
st.write_streamを使うと、このようにAIチャットのような演出が可能です。
テキストだけでなく、データの一部を少しずつ渡すこともできますが、
主にLLM（大規模言語モデル）の応答を表示するのによく使われます。
"""
for word in response_text:
yield word
time.sleep(0.05) # 表示速度の調整用ウェイト
if st.button("ストリーミングを開始"):
# ここでジェネレータ関数を渡します
st.write_stream(stream_data)全体のコードは以下になります。
st.title("st.write と st.write_stream の比較")
# タブで表示を分けます
tab1, tab2 = st.tabs(["st.write (通常)", "st.write_stream (ストリーミング)"])
# --- st.write の例 ---
with tab1:
st.header("st.write の特徴")
st.markdown("データやテキストを**一度に**表示します。")
if st.button("st.write を実行"):
# テキスト
st.write("これは通常のテキストです。一瞬でレンダリングされます。")
# データフレーム（st.writeは何でも表示できる万能関数です）
df = pd.DataFrame({
'名前': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'点数': [85, 90, 78]
})
st.write("データフレームも表示できます：", df)
# --- st.write_stream の例 ---
with tab2:
st.header("st.write_stream の特徴")
st.markdown("ジェネレータを受け取り、**タイプライターのように**文字を流して表示します。")
# ストリーミング用のジェネレータ関数
# 文字を少しずつ「yield（生成）」して返すのがポイントです
def stream_data():
response_text = """
こんにちは！
st.write_streamを使うと、このようにAIチャットのような演出が可能です。
テキストだけでなく、データの一部を少しずつ渡すこともできますが、
主にLLM（大規模言語モデル）の応答を表示するのによく使われます。
"""
for word in response_text:
yield word
time.sleep(0.05) # 表示速度の調整用ウェイト
if st.button("ストリーミングを開始"):
# ここでジェネレータ関数を渡します
st.write_stream(stream_data)
