Apprendre à connaître le framework Web Python Streamlit

Bonjour la communauté !

Dans cet article, je présenterai Python Streamlit Web Framework.

Vous trouverez ci-dessous les sujets que nous aborderons :

• 1-Introduction au framework Web Streamlit
• 2-Installation du module Streamlit
• 3-Application Streamlit en cours d'exécution
• 4-Commandes de base Streamlit
• Multimédia à 5 écrans 
• Widgets à 6 entrées
• 7-Afficher la progression et le statut
• 8-Barre latérale et conteneur
• 9-Visualisation des données
• 10-Afficher un DataFrame

 

Alors, commençons par le premier sujet.
1-Introduction au framework Web Python Streamlit 

Streamlit est un framework Python open source qui permet aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique de créer des applications Web interactives rapidement et facilement.
Grâce à sa syntaxe simple et à son intégration sans effort avec les bibliothèques de science des données populaires, Streamlit est devenu le leader en matière de science des données. coureur pour le prototypage et le partage de projets.

Pour plus de détails, veuillez consulter Documents Streamit

2-Installation du module Streamlit

Avant de commencer à créer notre application Web Streamlit, nous devons installer le module à l'aide du programme d'installation du package pip.

Pour installer Streamlit, exécutez la commande suivante :

pip install streamlit

Ci-dessous se trouve la commande pour tester l'installation : 

streamlit hello

Lorsque vous tapez la commande mentionnée ci-dessus dans le terminal, la page suivante devrait s'ouvrir automatiquement :

 

3-Exécution de l'application Streamlit

Travailler avec Streamlit est simple. Tout d'abord, vous saupoudrez quelques commandes Streamlit dans un script Python normal, puis vous l'exécutez avec streamlit run :

pip install streamlit

Dès que vous exécutez le script, un serveur Streamlit local démarrera et votre application s'ouvrira dans un nouvel onglet dans votre navigateur Web par défaut.  Veuillez noter que l'application est votre canevas, sur lequel vous dessinerez des graphiques, des textes, des widgets, des tableaux et bien plus encore.

Une autre façon d'exécuter Streamlit consiste à le faire en tant que module Python. Cela peut s'avérer utile lors de la configuration d'un IDE, par exemple PyCharm pour fonctionner avec Streamlit :

streamlit hello

N'oubliez pas de sauvegarder le fichier source chaque fois que vous souhaitez mettre à jour votre application. Lorsque vous le faites, Streamlit détecte un changement le cas échéant et vous demande si vous souhaitez réexécuter votre application. Sélectionnez « Toujours réexécuter » en haut à droite de votre écran pour mettre automatiquement à jour votre application chaque fois que vous modifiez son code source. Il vous permettra de travailler dans une boucle interactive rapide : vous tapez du code, l'enregistrez, l'essayez en direct, puis tapez encore du code, l'enregistrez, l'essayez, et ainsi de suite jusqu'à ce que vous soyez satisfait des résultats. Cette boucle étroite entre le codage et la visualisation des résultats en direct est l'une des façons dont Streamlit vous facilite la vie.

4-Commandes de base Streamlit

Afficher les textes avec Streamlit

st.write() : Cette fonction ajoute n'importe quoi, des chaînes formatées aux graphiques dans les figures Matplotlib, Graphiques Altair, figures Plotly, blocs de données, modèles Keras et autres vers une application Web.

Créons le fichier main.py ci-dessous :

streamlit run your_python_file.py 

Exécutez le fichier main.py en exécutant la commande suivante :

python -m streamlit run your_python_file.py

st.title() : Cette fonction permet d'ajouter le titre à l'application. 
st.header() : Cette fonction est utilisée pour attribuer l'en-tête d'une section.
st.markdown() : Cette fonction est utilisée pour définir une démarque d'une section. 
st.subheader() : Cette fonction est utilisée pour définir le sous-en-tête d'une section.
st.caption() : Cette fonction est utilisée pour écrire captions.
st.code() : Cette fonction est utilisée pour définir un code.  
st.latex() : Cette fonction affiche des expressions mathématiques au format LaTeX. 

import streamlit as st

st.write("Hello ,let's learn how to build a streamlit app together")

Multimédia à 5 écrans 

Ci-dessous, nous avons répertorié quelques fonctions pour afficher des images, des vidéos et des fichiers audio.

st.image() :Cette fonction est utilisée pour représenter une image.
st.audio() : Cette fonction est utilisée pour afficher un audio. 
st.video() : Cette fonction est utilisée pour afficher une vidéo.

streamlit run main.py

Widgets à 6 entrées

Les widgets sont les composants de l'interface utilisateur les plus importants. Streamlit propose divers widgets qui vous permettent de créer de l'interactivité directement dans vos applications avec des boutons, des curseurs, des saisies de texte, etc.

st.checkbox() : Cette fonction renvoie une valeur booléenne. Lorsque la case est cochée, elle renvoie une valeur True. Sinon, il renvoie une valeur False.
st.button() : Cette fonction est utilisée pour afficher un widget bouton. 
st.radio() : Cette fonction présente un widget de bouton radio. 
st.selectbox() : Cette fonction est utilisée pour démontrer un widget de sélection. 
st.multiselect() : Cette fonction est utilisée pour afficher un widget à sélection multiple. 
st.select_slider() : Cette fonction est utilisée pour afficher un widget de curseur de sélection. 
st.slider() : Cette fonction permet d'afficher un widget slider.

pip install streamlit

st.number_input() : Cette fonction affiche un widget de saisie numérique.
st.text_input() : Cette fonction présente un widget de saisie de texte.
st.date_input() : Cette fonction révèle un widget de saisie de date pour choisir un date.
st.time_input() : Cette fonction expose un widget de saisie d'heure pour sélectionner une heure.
st.text_area() : Cette fonction affiche une saisie de texte widget avec plus d'une ligne de texte.
st.file_uploader() : Cette fonction est utilisée pour démontrer un téléchargeur de fichiers widget.
st.color_picker() : Cette fonction est utilisée pour démontrer un widget de téléchargement de fichiers.

streamlit hello

7-Afficher la progression et le statut

À ce stade, nous expliquerons comment ajouter une barre de progression et des messages d'état tels que l'erreur et la réussite à notre application.

st.balloons() : Cette fonction est utilisée pour afficher des ballons pour la célébration. 
st.progress() : Cette fonction est utilisée pour afficher une barre de progression. 
st.spinner() : Cette fonction affiche un message d'attente temporaire pendant l'exécution.

streamlit run your_python_file.py 

st.success() : Cette fonction affiche un message de réussite.
st.error() : Cette fonction est utilisée pour démontrer un message d'erreur. 
st.warning() : Cette fonction est utilisée pour afficher un message d'avertissement.
st.info() : Cette fonction révèle un message d'information.
st.exception() : Cette fonction permet d'afficher un message d'exception.

pip install streamlit

8-Barre latérale et conteneur

Nous pouvons également créer une barre latérale ou un conteneur sur votre page pour organiser votre application. La hiérarchie et la disposition des pages de votre application peuvent avoir un impact considérable sur votre expérience utilisateur. Organiser votre contenu permet aux visiteurs de mieux comprendre votre site et d'y naviguer plus facilement. Cela les aide également à trouver plus rapidement ce qu’ils recherchent et augmente la probabilité qu’ils reviennent. 

Barre latérale

Passer un élément à st.sidebar() épinglera cet élément à gauche, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur le contenu, rendant votre application plus organisée et plus facile à gérer.

streamlit hello

Conteneur

st.container() est utilisé pour construire un conteneur invisible dans lequel vous pouvez placer des éléments créant un arrangement et une hiérarchie utiles.

streamlit run your_python_file.py 

python -m streamlit run your_python_file.py

9-Visualisation des données

La visualisation des données simplifie la narration en organisant les données dans un format plus simple, mettant en évidence les tendances et les valeurs aberrantes. Une bonne visualisation transmet un récit, supprimant le bruit des données et mettant l'accent sur les informations précieuses. Cependant, c'est bien plus compliqué que de simplement habiller un graphique pour le rendre meilleur ou d'appliquer la partie « info » d'une infographie.
Une visualisation de données efficace est un exercice d'équilibre délicat entre la forme et la fonction. Un graphique simple peut s’avérer trop ennuyeux pour attirer l’attention ou communiquer un message puissant, alors que la visualisation la plus étonnante risque de ne pas transmettre la bonne idée. Les données et les visuels doivent fonctionner ensemble. Cependant, combiner une bonne analyse avec une excellente narration est tout un art. 

st.pyplot() : Cette fonction est utilisée pour afficher une figure matplotlib.pyplot.

pip install streamlit

st.line_chart() : Cette fonction est utilisée pour afficher un graphique linéaire.

streamlit hello

st.bar_chart() : Cette fonction est utilisée pour afficher un graphique à barres.

streamlit run your_python_file.py 

st.map() : Cette fonction affiche des cartes dans l'application. Cependant, il nécessite les valeurs de latitude et de longitude qui ne peuvent pas être nulles/NA.

python -m streamlit run your_python_file.py

10-Afficher un DataFrame

st.dataframe() : Cette commande affiche un DataFrame sous forme de tableau interactif. Il fonctionne avec une variété de types d'objets de type collection et DataFrame.

import streamlit as st

st.write("Hello ,let's learn how to build a streamlit app together")

Vous pouvez également passer un objet Pandas Styler pour changer le style du DataFrame rendu :

streamlit run main.py

Résumé

Dans cet article, après avoir présenté le framework Web Streamlit, j'ai montré comment installer Streamlit et exécuter l'application. Nous avons également exploré certaines commandes de base, widgets et fonctionnalités de visualisation de données.

Dans mon prochain article, nous créerons une application Web Streamlit pour nous connecter à l'ensemble de données IRIS et explorer ensemble les concepts avancés de Streamlit.

Merci

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!