Streamlit

Streamlit

Streamlit es un framework de Python para crear aplicaciones web interactivas, sobre todo dashboards, demos de modelos, herramientas de datos y prototipos, con muy poco código frontend. 

Streamlit convierte widgets de Python como botones, sliders, tablas, gráficos o inputs en una interfaz web automáticamente. Es muy usado para ciencia de datos, IA, visualización, análisis de CSV/Excel y herramientas internas rápidas. 

1- Desarrollar la aplicación localmente

• Con Codex, programe su aplicación en Python usando la librería Streamlit. Estructure el proyecto con al menos dos archivos: el script principal (por ejemplo, app.py) y un archivo requirements.txt que liste todas las dependencias (streamlit, pandas, etc.). Pruebe la app localmente ejecutando 'streamlit run app.py' para verificar que funcione correctamente antes de publicarla.

2- Crear un repositorio en GitHub

• Ingrese a GitHub y cree un nuevo repositorio (puede ser público o privado, aunque para Streamlit Community Cloud gratuito se recomienda público). Incluya el archivo app.py, el requirements.txt y opcionalmente un README.md explicando el proyecto.

  1. Por ejemplo: https://github.com/profesorbombina/reporte-version-1 

3- Subir el código al repositorio

• Desde su terminal, inicialice git en la carpeta del proyecto si aún no lo hizo ('git init'), agregue los archivos ('git add .'), realice el commit ('git commit -m "Primera versión"') y súbalo al repositorio remoto ('git push origin main'). Codex puede ayudarle a generar estos comandos si lo necesita.

4- Crear una cuenta en Streamlit Community Cloud

• Vaya a share.streamlit.io y regístrese usando su cuenta de GitHub. Esto le permitirá autorizar el acceso a sus repositorios directamente desde la plataforma.

  1. Como ya tenés cuenta de GitHub y Streamlit Community Cloud va a leer tus repositorios desde ahí, lo más directo es entrar con GitHub. Después te va a pedir autorizar a Streamlit para acceder a tus repositorios.

  2. Un detalle: en la primera captura estás en la pestaña Projects de GitHub, pero para Streamlit necesitás un Repository, no un Project de GitHub. Después vas a tener que ir a Repositories y crear/subir un repo con tu ap

5- Desplegar la aplicación (Deploy)

• Dentro de Streamlit Community Cloud, haga clic en 'New app', seleccione el repositorio, la rama (branch) y el archivo principal (app.py). Presione 'Deploy' y la plataforma instalará las dependencias del requirements.txt automáticamente y construirá su aplicación.

6- Obtener el enlace público

• Una vez finalizado el despliegue, Streamlit le asignará una URL pública con formato 'https://nombre-app.streamlit.app'. Puede compartir este enlace libremente; cualquier persona podrá acceder a la aplicación desde su navegador sin necesidad de instalar nada.

7- Mantener la aplicación actualizada

• Cada vez que realice cambios en el código y los suba a GitHub mediante 'git push', Streamlit Community Cloud detectará automáticamente los cambios y actualizará la aplicación publicada en unos minutos, sin pasos adicionales de su parte.

8- En Streamlit Community Cloud

1. Clic en Create app

2. Elegí Deploy a public app from GitHub

3. Completá:

   • Repository: profesorbombina/reporte-version-1

   • Branch: main

   • Main file path: app.py

   • App URL: podés usar reporte-version-1 si está disponible

4. Clic en Deploy

https://reporte-version-1.streamlit.app/ 

La aplicación Reporte versión 1 automatiza reportes de Excel: permite subir un archivo .xlsx, limpiarlo, generar un resumen con métricas y descargar un nuevo Excel procesado con formato profesional.

Paso A Paso

1. Entrar a la app web: https://reporte-version-1.streamlit.app

2. En la barra lateral izquierda, subir un archivo Excel en formato: ".xlsx"

3. Seleccionar la hoja del archivo que se quiere procesar.

4. Elegir las opciones de limpieza:

   • quitar filas duplicadas

   • quitar filas completamente vacías

   • estandarizar nombres de columnas

5. En la sección de opciones del reporte, seleccionar:

   • la columna para agrupar los datos

   • la columna numérica que se quiere analizar

   • el tipo de cálculo: suma, promedio, conteo, mínimo o máximo

6. Revisar la pestaña Vista Previa:

   • muestra métricas generales

   • permite ver la tabla original o la tabla limpia

7. Revisar la pestaña Reporte Procesado:

   • muestra una tabla resumida agrupada

   • genera un gráfico interactivo con los principales resultados

8. Ir a la pestaña Descargar.

9. Hacer clic en Descargar reporte procesado.

10. La app descarga un nuevo archivo Excel con:

    • datos originales

    • datos limpios

    • métricas generales

    • resumen agrupado

    • encabezados con formato

    • columnas ajustadas

    • números formateados

En resumen: la persona carga un Excel, elige cómo resumirlo, revisa el resultado y descarga un reporte final listo para usar.