Dashboard de Ventas — py311 / N39

Aplicación de ejemplo que ilustra el notebook N39 — Introducción a Streamlit del curso py311.

Estructura del proyecto

streamlit-project/
├── .github/workflows/
│   ├── ci.yml          # lint (ruff) + pytest en cada push/PR
│   └── cd.yml          # smoke-test antes del despliegue a Streamlit Cloud
├── .streamlit/
│   └── config.toml     # tema y configuración del servidor
├── pages/
│   ├── 1_dashboard.py  # métricas, filtros, gráficos
│   ├── 2_exploracion.py# dispersión, histograma, resúmenes por tabs
│   └── 3_datos.py      # tabla interactiva y descarga CSV/Parquet
├── src/
│   ├── datos.py        # generación de datos con Polars (sin streamlit)
│   └── graficos.py     # figuras Matplotlib/Seaborn (sin streamlit)
├── tests/
│   ├── test_datos.py
│   └── test_graficos.py
├── app.py              # página Home (entry point)
├── pyproject.toml      # ruff + pytest + coverage config
├── requirements.txt
└── requirements-dev.txt

Ejecución local

# Instalar dependencias
pip install -r requirements-dev.txt

# Ejecutar la app
streamlit run app.py

La app queda disponible en http://localhost:8501.

Tests y linting

# Linting
ruff check .

# Tests con cobertura
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

Despliegue en Streamlit Cloud

1. Hacer fork/push a un repositorio de GitHub.
2. Ingresar a https://share.streamlit.io/ y conectar el repositorio.
3. Seleccionar app.py como archivo principal.
4. Streamlit Cloud detecta cada push a main y redesplega automáticamente.

Conceptos ilustrados (N39)

Concepto	Dónde
st.set_page_config	Todas las páginas
st.metric	app.py, pages/1_dashboard.py
st.dataframe con Polars	pages/3_datos.py
st.pyplot	pages/1_dashboard.py, pages/2_exploracion.py, app.py
st.sidebar + widgets	pages/1_dashboard.py
st.tabs + st.expander	pages/2_exploracion.py
st.download_button	pages/3_datos.py
@st.cache_data	Todas las páginas
Polars → Matplotlib/Seaborn → Streamlit	src/datos.py + src/graficos.py