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Streamlit과 Plotly를 활용한 차계부 개발

안녕하세요. 파이썬과 Streamlit을 활용하여 차량 주행 기록과 유지비를 시각화하는 '드라이빙 대시보드' 토이 프로젝트를 진행했습니다.이번 프로젝트를 구현하면서 가장 까다로웠던 부분 중 하나는, Plotly 라이브러리의 기본 인터랙티브 기능(드래그, 줌)이 모바일이나 웹 대시보드 환경에서 오히려 사용성을 크게 해친다는 점이었습니다. 마우스 휠이나 스크롤 시 그래프가 의도치 않게 날아가 버리는 현상을 제어하기 위해, 아래와 같이 Plotly의 레이아웃 속성을 고정하는 방식을 적용했습니다. Python# Plotly 그래프 줌/드래그 원천 차단 및 레이아웃 고정 핵심 코드fig_eff.update_layout(title="연비 트렌드 및 차량 이슈 (화면 고정)",hovermode='closest',dragmode=False, # 드래그 차단xaxis=dict(tickformat="%Y년 %m월 %d일", fixedrange=True), # X축 줌 차단yaxis=dict(fixedrange=True) # Y축 줌 차단)# config 설정을 통해 상단 메뉴바 숨김 처리st.plotly_chart(fig_eff, use_container_width=True, config={'displayModeBar': False}) 단순한 데이터 입출력뿐만 아니라, Streamlit의 session_state를 활용한 상태 관리와 Supabase 연동 로직도 함께 포함되어 있습니다. 구체적인 컴포넌트 간의 작동 원리나 전체 아키텍처, 그리고 상세한 소스 코드는 아래 영상과 깃허브에 정리해 두었습니다.데이터 시각화 대시보드 구축에 관심 있으신 분들께 도움이 되기를 바랍니다.🔗 GitHub 소스 코드: https://github.com/gohard-lab/driving_dashboard▶ 구체적인 작동 원리 및 개발 과정 : https://youtu.be/uVhkTbIp7rg

파이썬 Streamlit으로 내 차 유지비 시뮬레이터 만들기 (M2 vs 클리오 편) 💻

안녕하세요! 파이썬으로 재미있는 실생활 데이터를 분석하는 개발자입니다.파이썬 기초를 떼고 나서 토이 프로젝트를 고민하시는 분들을 위해, 누구나 쉽게 웹 대시보드를 띄울 수 있는 Streamlit 활용법을 코드로 공유해 드립니다.진짜 현실 데이터를 반영한 코드 짜기 보통 교과서적인 튜토리얼에서는 연비 계산만 하지만, 실제 차량 유지비는 그런 탁상공론과는 다릅니다. 2019년식 BMW M2 컴페티션 같은 차량은 고급 소모품 비용이 크고, 2020년식 르노 클리오는 또 다른 정비 주기가 존재하죠.이런 현실적인 변수를 사용자가 웹에서 직접 입력할 수 있게 만든 핵심 코드입니다. 한번 복사해서 실행해 보세요!Pythonimport streamlit as st st.title("나만의 자동차 유지비 계산기") # 두 차량의 현실적인 데이터 입력받기 st.write("2019 BMW M2 Competition 설정") m2_oil = st.number_input("M2 엔진오일 비용", value=300000) st.write("2020 Renault Clio 설정") clio_oil = st.number_input("클리오 엔진오일 비용", value=100000) st.success("이제 이 변수들로 그래프를 그려보면 됩니다!") 배포할 땐 pyproject.toml을 쓰세요 완성된 코드를 서버에 올릴 때 옛날 방식인 requirements.txt를 쓰면 에러가 자주 납니다. 요즘 대세인 pyproject.toml을 설정 파일로 쓰시면 훨씬 세련되고 안전하게 배포하실 수 있습니다.Ini, TOML[project] name = "my-streamlit-app" dependencies = ["streamlit"] 파이썬으로 웹 대시보드를 완성해 나가는 전체 과정과 완성된 시뮬레이터 화면은 아래 영상에 아주 차분하게 담아두었습니다. 코드를 직접 따라 쳐보시면서 파이썬의 재미를 느껴보시길 바랍니다!👉https://youtu.be/VQUF9oDzWf8

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