¡Bienvenido al Módulo 4!

Ya tienes una interfaz robusta, entiendes cómo guardar el estado, manejar la caché y cómo diseñar el sistema visual. ¡Pero aún no podemos lanzar a producción!

En este módulo final, nos enfocaremos en seguridad, optimización avanzada y en añadir características espectaculares como interfaces de Chat.

Formularios: ¿Por qué agrupar interacciones?

Recuerda el Scripting Flow: cada vez que mueves un slider o escribes una letra, todo el código se vuelve a ejecutar. Imagina que tienes 5 filtros (fecha inicial, fecha final, región, vendedor, presupuesto). Si tuvieras que consultar la base de datos de producción cada vez que tocas UNO de esos 5 botones, colapsarías el servidor.

La solución: st.form

Los formularios “congelan” las interacciones hasta que el usuario presione explícitamente el botón de “Enviar”.

with st.form("form_filtros"):
 st.write("Configura tu búsqueda exhaustiva:")

 col1, col2 = st.columns(2)
 ciudad = col1.selectbox("Ciudad", ["Quito", "Guayaquil", "Cuenca"])
 presupuesto = col2.slider("Presupuesto", 50000, 300000)

 # Este botón es la clave: disparará la recarga SÓLO AL HACER CLIC
 enviado = st.form_submit_button("Consultar Base de Datos")

if enviado:
 st.success(f"Buscando propiedades en {ciudad} por menos de ${presupuesto}...")
 # Aquí consultarías tu SQL pesado.

Manejo de Secretos y Configuración Segura

NUNCA, bajo ninguna circunstancia, escribas contraseñas, tokens JWT, o claves de bases de datos directamente en tu código fuente (.py). Si subes ese código a GitHub, ¡cualquiera podría hackearte!

Para esto, Streamlit utiliza el administrador de secretos st.secrets:

  1. Crea una carpeta oculta llamada .streamlit en la raíz de tu proyecto.

  2. Dentro, crea un archivo llamado secrets.toml. ¡Asegúrate de agregar .streamlit/secrets.toml a tu archivo .gitignore!

  3. Escribe tus credenciales en el archivo:

    [database]
usuario = "admin"
clave = "super_secreta_123"

OPENAI_KEY = "sk-abcd123456"

Desde tu código Python, llamas estas credenciales con completa seguridad:

import streamlit as st

clave_api = st.secrets["OPENAI_KEY"]
usuario_db = st.secrets.database.usuario

Si alojas tu app en Streamlit Community Cloud, podrás pegar el contenido de tu archivo secrets.toml directamente en la configuración web de tu app (en la pestaña “Secrets”), y tu código funcionará exactamente igual sin necesidad de subir credenciales.

También hemos explorado librerías avanzadas como streamlit-authenticator y backends en FastAPI para crear sistemas de Login complejos con cookies y roles (RBAC).

Fragmentos (@st.fragment): Rompiendo la Regla de Oro

El decorador @st.fragment es una adición reciente y poderosa.

Imagina que tienes una página pesada con muchísimos gráficos, pero al final hay un pequeño botón de “Me Gusta”. Si el usuario da clic en ese botón, Streamlit re-ejecutaría todo, incluyendo los gráficos pesados.

Si envuelves el botón con @st.fragment, Streamlit permite que solo esa porción de código se re-ejecute, saltándose la recarga global y ahorrando toneladas de recursos.

import streamlit as st

st.write("Gráfico muy pesado aquí arriba...")

@st.fragment
def widget_rapido():
 me_gusta = st.button("Me gusta")
 if me_gusta:
 st.success("¡Gracias por tu like!")
 # El resto de la aplicación NO se re-ejecutó.

widget_rapido()

Construyendo Interfaces de Chat (LLM Apps)

Streamlit se ha convertido en el estándar de oro para crear demos de Inteligencia Artificial (ChatGPT, LangChain, LlamaIndex). Tienes dos widgets nativos para armar experiencias de chat:

  • st.chat_message("user") o st.chat_message("assistant"): Dibuja una burbuja de chat con su respectivo avatar.
  • st.chat_input("Escribe tu pregunta..."): Una barra de chat anclada al final de la pantalla que, a diferencia de text_input, fue diseñada específicamente para interacciones largas.

Acompañados de st.session_state (para recordar el historial), construir un chat es sumamente sencillo:

# Inicializar historial de chat
if "mensajes" not in st.session_state:
 st.session_state.mensajes = []

# Mostrar el historial completo
for msg in st.session_state.mensajes:
 with st.chat_message(msg["rol"]):
 st.write(msg["contenido"])

# Widget para capturar nueva pregunta del usuario
pregunta = st.chat_input("Dime algo...")

if pregunta:
 # 1. Guardar y mostrar mensaje del usuario
 st.session_state.mensajes.append({"rol": "user", "contenido": pregunta})
 with st.chat_message("user"):
 st.write(pregunta)

 # 2. Obtener respuesta del bot (simulada)
 respuesta = f"Interesante... Me dijiste '{pregunta}'"
 st.session_state.mensajes.append({"rol": "assistant", "contenido": respuesta})

 with st.chat_message("assistant"):
 st.write(respuesta)

¡Con este conocimiento, estás a un solo paso de crear proyectos de alto impacto y de integrarlos a infraestructuras web robustas de gran escala!

Has finalizado el Curso de Streamlit. ¡Es hora de codificar tu propio Dashboard y desplegarlo en la nube!