Streamlit 在 Python Web 框架生態系統中佔據了一個非常獨特的位置，它並不是為了取代 Django 或 Flask 這種通用型框架而設計的，而是專門為數據科學（Data Science）和機器學習（Machine Learning）領域量身打造的。
以下是 Streamlit 相對於其他 Python Web 框架（如 Django、Flask、FastAPI）的主要優勢：
1) 極致的開發速度 (Speed of Development)
這是 Streamlit 最核心的優勢。
純 Python 語法： 你不需要編寫任何 HTML、CSS 或 JavaScript，所有的前端介面（按鈕、滑桿、圖表）都通過簡單的 Python 函數調用來生成。 所見即所得： 它的腳本式編程模式意味著你寫幾行代碼，刷新頁面，就能立刻看到結果。 無需路由（Routing）設置： 不像 Flask 或 Django 需要配置 URL 路由，Streamlit 就像寫一個普通的 Python 腳本一樣，從上到下執行。
2) 專為數據與可視化設計 (Data & Visualization First)
Streamlit 內建了對主流數據庫的強大支持。
原生支持 Pandas/Numpy： 可以直接將 DataFrame 丟給 st.write() 或 st.dataframe()，它會自動渲染成可交互的表格。 圖表庫集成： 無縫集成 Matplotlib, Plotly, Altair, Bokeh, PyDeck 等庫，你不需要像在 Flask 中那樣將圖表轉換為 JSON 或圖像對象再傳遞給前端，只需一行代碼 st.plotly_chart(fig) 即可。
3) 獨特的執行模型 (Execution Model)
自動刷新機制： 當用戶與組件（如滑桿、輸入框）互動時，Streamlit 會從頭到尾重新執行整個 Python 腳本，這聽起來效率低，但對於快速原型設計來說，這極大地簡化了狀態管理（State Management）。開發者不需要編寫複雜的回調函數（Callback）來更新介面。 緩存機制 (Caching)： 為了彌補上述重新執行的性能損耗，Streamlit 提供了強大的 @st.cache_data 和 @st.cache_resource 裝飾器，這讓繁重的數據加載或模型運算只執行一次，後續直接調用緩存，極大提升了效率。
4) 互動式組件開箱即用 (Widgets Out-of-the-box)
在 Flask 或 Django 中，創建一個日期選擇器或文件上傳功能通常需要前端庫（如 Bootstrap）配合後端邏輯；而Streamlit 的做法則是：
age = st.slider('How old are you?', 0, 130, 25) st.write("I'm ", age, 'years old')
這兩行代碼就完成了一個全功能的互動組件。
5) 部署極其簡單 (Deployment)
雖然 Django/Flask 應用通常需要配置 Gunicorn、Nginx、或Docker 等複雜環境。 Streamlit 應用通常只需要一個 requirements.txt 和主腳本，Streamlit Cloud 甚至允許你直接連接 GitHub 倉庫，一鍵免費部署。 那什麼時候該選 Streamlit？
如果：
1) 你是數據分析師或AI工程師，不懂也不想學前端技術。
2) 你需要在幾小時內搭建一個 Web App 來展示你的數據分析結果或機器學習模型。
3) 你正在開發一個內部工具（Internal Tool），對 UI 的高度客製化沒有嚴格要求。
你不應該選擇 Streamlit，如果：
1) 你需要開發一個面向大眾的、高併發的商業網站（如電商平台）。
2) 你需要極致的 UI/UX 客製化（例如複雜的動畫、非標準的佈局）。
3) 你的應用邏輯非常複雜，腳本從頭運行的模式會導致性能瓶頸無法解決。
