Python Streamlit是一个可以快速构建数据科学应用程序的开源Python库。它使得用Python编写交互式Web应用程序变得更容易、更快捷。
一、安装及使用
安装Streamlit非常简单。只需要在终端运行以下命令:
!pip install streamlit
在终端安装好之后,你就可以在终端执行以下命令来启动Streamlit应用程序:
streamlit run yourapp.py
Streamlit会自动监测你的代码变化,然后重新加载应用程序。接下来,让我们一起来看看如何使用Streamlit构建应用程序。
二、基本组件
Streamlit有四个基本组件。它们是:
- 文本
- 数据
- 状态
- 输出
让我们逐一来看看这些组件。
文本组件
使用Streamlit构建文本组件非常容易。只需要调用write()函数并且传递你要显示的文本即可。如下所示:
import streamlit as st
st.write("这是一个文本组件。")
如果你希望显示更多的文本,那么你可以使用markdown()函数来实现。这个函数允许你使用Markdown来格式化你的文本。如下所示:
import streamlit as st
st.markdown("我们使用Markdown格式化这段文本。")
数据组件
使用Streamlit处理数据也非常方便。你只需要创建一个数据集并将其传递给你的应用程序即可。只要你的应用程序运行,Streamlit就会自动重新渲染数据。如下所示:
import streamlit as st
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
st.write(data)
状态组件
Streamlit使得管理状态变得更加简单。你只需要使用SessionState对象即可。SessionState会在不同的页面之间保存变量和状态。如下所示:
import streamlit as st
from streamlit.state.session_state import SessionState
session_state = SessionState.get(count=0)
session_state.count += 1
st.write("我们已经运行了 %i 次" % session_state.count)
输出组件
最后一个组件是输出组件。你可以使用text_area()和file_uploader()函数来添加输出组件。如下所示:
import streamlit as st
text = st.text_area("文本输入")
st.write(text)
file = st.file_uploader("文件上传")
st.write(file)
三、Streamlit优势
Streamlit作为一种新的Python框架,在许多方面都有其优势,下面我们来看看Streamlit的三个主要优势。
1、易于使用
Streamlit可被视为Python Web应用程序解决方案的更简洁、更容易使用的版本。它的设计目的是让数据科学家、机器学习工程师等人员能够快速构建出他们的想法。它的易用性可以使人从许多库、框架的纠葛中解脱出来。这使得一些人可以更快地开发他们的数据分析和机器学习应用程序。
2、自由定制
另一个Streamlit的优势是对应用程序的自由度。使用Streamlit,可以很容易地将自己的应用程序变成个性化的应用程序。它提供了各种组件和函数,其中一些是可定制的。这使得应用程序更易于修改、定制和拓展。
3、实时更新
另一个Streamlit的优势是,它能够快速更新应用程序。每当代码编辑器中的代码更改时,应用程序将立即更新,您在浏览器中看到的结果将发生变化。这是因为Streamlit实时监视您的代码,并自动删除不必要的部分并添加新的部分。
四、结语
这篇文章介绍了Python Streamlit是如何帮助数据科学家快速构建动态的Web应用程序的。我们阐述了安装及使用Streamlit、基本组件、Streamlit的优势这几个方面。希望这篇文章能够帮助您更好地理解Streamlit并开始自己的应用程序构建过程。
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