Streamlit では、ページ間のナビゲーションは、動的なマルチページ アプリケーションを構築するための強力な機能です。このチュートリアルでは、新しい 、、st.navigation
メソッドを使用して、Streamlit の st.page_link
ページ ナビゲーションst.switch_page
を探索して、シームレスなユーザー エクスペリエンスを作成します。
複数ページのアプリケーションを選択する理由は何ですか?
Streamlit は、もともとマルチページ アプリケーション フレームワークとして構築されたものではありません。ただし、進化するにつれて、Streamlit チームはマルチページ アプリケーションをサポートする機能を導入しました。これらの機能によりナビゲーションが簡素化され、動的 Web アプリケーションにカスタマイズ可能なオプションが提供されます。
プロジェクト構造の設定
このチュートリアルでは、プロジェクト構造は次のレイアウトに従います:
<code>project/ │ ├── app.py # 主应用程序文件 ├── app_pages/ │ ├── intro.py │ ├── navigation_intro.py │ ├── page_link_demo.py │ ├── switch_page_demo.py </code>
app_pages
ディレクトリ内の各ファイルは、アプリケーション内の個々のページを表します。
ナビゲーションの実装: app.py
app.py
でページを定義することから始めましょう。このファイルは st.navigation
を使用してナビゲーション メニューを設定します。
# app.py import streamlit as st # 页面导航 pages = [ st.Page("app_pages/intro.py", title="简介", icon="?"), st.Page("app_pages/navigation_intro.py", title="st.navigation", icon="?"), st.Page("app_pages/page_link_demo.py", title="st.page_link", icon="?"), st.Page("app_pages/switch_page_demo.py", title="st.switch_page", icon="?"), ] # 将页面添加到侧边栏导航 pg = st.navigation(pages, position="sidebar", expanded=True) # 运行应用程序 pg.run()
この設定では、指定したページとそのアイコンを表示するサイドバー ナビゲーションが自動的に生成されます。
ページ 1: はじめに
intro.py
ファイルはホームページとして使用されます。
# app_pages/intro.py import streamlit as st def intro(): st.title("Streamlit 页面导航教程") st.write("欢迎来到本Streamlit页面导航教程!") st.write("使用侧边栏在不同页面之间导航。") if __name__ == "__page__": intro()
ユーザーがこのページにアクセスすると、アプリケーションの概要と操作方法の説明が表示されます。
ページ 2: st.navigation について学ぶ
navigation_intro.py
ドキュメントでは、st.navigation
の使用方法について説明します。
# app_pages/navigation_intro.py import streamlit as st def navigation_intro(): st.title("st.navigation简介") st.write("`st.navigation`函数配置多页面Streamlit应用程序。") st.code(""" pages = [ st.Page("app_pages/intro.py", title="简介", icon="?"), st.Page("app_pages/page1.py", title="页面1", icon="1️⃣"), st.Page("app_pages/page2.py", title="页面2", icon="2️⃣"), ] pg = st.navigation(pages) pg.run() """, language="python") st.write("这将创建一个侧边栏菜单,其中包含`pages`列表中指定的页面。") if __name__ == "__page__": navigation_intro()
ページ 3: st.page_link を使用します
page_link_demo.py
ファイルは、内部ページと外部ページ間のリンクを示します。
# app_pages/page_link_demo.py import streamlit as st def page_link(): st.title("使用st.page_link") st.page_link("app_pages/intro.py", label="跳转到简介", icon="?") st.page_link("app_pages/page_link_demo.py", label="刷新本页", icon="?") st.page_link("https://www.streamlit.io/", label="访问Streamlit", icon="?") if __name__ == "__page__": page_link()
このメソッドを使用すると、ユーザーはアプリケーション内を移動したり、外部リソースにジャンプしたりできます。
ページ 4: st.switch_page を使用したプログラムによるナビゲーション
switch_page_demo.py
プログラムによるページの切り替えを説明するドキュメント。
# app_pages/switch_page_demo.py import streamlit as st def switch_page(): st.title("使用st.switch_page") st.write("`st.switch_page`允许您以编程方式切换页面。") st.code(""" if st.button("跳转到简介"): st.switch_page("app_pages/intro.py") """, language="python") if st.button("跳转到简介"): st.switch_page("app_pages/intro.py") if __name__ == "__page__": switch_page()
このメソッドはナビゲーションをサイドバーから切り離し、ユーザーがページを切り替えるタイミングと方法をより詳細に制御できるようにします。
結論
Streamlit のナビゲーション機能を使用すると、使いやすいマルチページ アプリケーションを簡単に構築できます。 st.navigation
、st.page_link
、st.switch_page
を使用すると、直感的で動的なナビゲーション エクスペリエンスを作成できます。
コードを取得します: GitHub - jamesbmour/blog_tutorials
?関連する Streamlit チュートリアル: JustCodeIt
?私の仕事をサポートしてください: コーヒーを買ってください
以上がStreamlit のパーツ ページ ナビゲーションの簡素化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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