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了解 Python Streamlit Web 框架

Barbara Streisand
Barbara Streisand原创
2024-12-15 16:09:13710浏览

Getting to know Python Streamlit Web Framework

嗨,社区!

在本文中,我将介绍 Python Streamlit Web 框架。

下面,您可以找到我们将涵盖的主题:

  • 1-Streamlit Web 框架简介
  • 2-安装 Streamlit 模块
  • 3-运行 Streamlit 应用程序
  • 4-Streamlit 基本命令
  • 5 屏多媒体
  • 6 输入小部件
  • 7-显示进度和状态
  • 8-侧边栏和容器
  • 9-数据可视化
  • 10-显示 DataFrame

 

那么,让我们从第一个主题开始。
1-Python Streamlit Web 框架简介

Streamlit 是一个开源 Python 框架,可让数据科学家和机器学习工程师快速轻松地创建交互式 Web 应用程序。
凭借其简单的语法以及与流行数据科学库的轻松集成,Streamlit 已成为前端用于原型设计和共享项目的运行程序。

更多详情请查看 Streamit 文档

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2-安装 Streamlit 模块

在开始构建 Streamlit Web 应用程序之前,我们需要使用 pip 软件包安装程序安装模块。

要安装 Streamlit,请运行以下命令:

pip install streamlit

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下面是测试安装的命令:

streamlit hello

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当您在终端中输入上述命令时,应自动打开以下页面:

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3-运行 Streamlit 应用程序

使用 Streamlit 非常简单。首先,将一些 Streamlit 命令撒入普通的 Python 脚本中,然后使用 Streamlit run 运行它:

pip install streamlit

一旦您运行脚本,本地 Streamlit 服务器就会启动,您的应用程序将在默认 Web 浏览器的新选项卡中打开。  请注意,该应用程序是您的画布,您可以在其中绘制图表、文本、小部件、表格等。

运行 Streamlit 的另一种方式是作为 Python 模块运行。这在配置 IDE(例如 PyCharm 与 Streamlit 配合使用)时会派上用场:

streamlit hello

每当您想要更新应用程序时,请记住保存源文件。当您这样做时,Streamlit 会检测到更改(如果有),并询问您是否要重新运行应用程序。选择屏幕右上角的“始终重新运行”,以便在每次修改应用程序源代码时自动更新应用程序。它将允许您在快速交互循环中工作:您输入一些代码,保存它,实时尝试,然后输入更多代码,保存它,尝试它,依此类推,直到您对结果感到满意。编码和实时查看结果之间的紧密循环是 Streamlit 让您的生活更轻松的方式之一。

4-Streamlit 基本命令

使用 Streamlit 显示文本

st.write(): 此函数将格式化字符串中的任何内容添加到 Matplotlib 图形中的图表中, Altair 图表、Plotly 图形、数据框、Keras 模型以及其他网络应用程序。

让我们创建下面的 main.py 文件:

streamlit run your_python_file.py 

通过操作以下命令运行main.py文件:

python -m streamlit run your_python_file.py

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st.title():此函数允许您将标题添加到应用程序。 
st.header():该函数用于指定节的标题。
st.markdown():该函数用于设置 markdown的一个部分。 
st.subheader():该函数用于设置节的子标题。
st.caption():该函数用于编写Captions.
st.code():此函数用于设置代码。  
st.latex():此函数显示格式化为 LaTeX 的数学表达式。 

import streamlit as st

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

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5 屏多媒体

下面我们列出了一些显示图像、视频和音频文件的函数。

st.image():此函数用于描绘图像。
st.audio():此函数用于显示音频。 
st.video():该函数用于显示视频。

streamlit run main.py

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6 输入小部件

小部件是最重要的用户界面组件。 Streamlit 拥有各种小部件,可让您通过按钮、滑块、文本输入等直接在应用程序中构建交互性。

st.checkbox():该函数返回一个布尔值。选中该框后,它将返回 True 值。否则,它会返回一个 False 值。
st.button():此函数用于显示按钮小部件。 
st.radio():此函数展示一个单选按钮小部件。 
st.selectbox():此函数用于演示选择小部件。 
st.multiselect():此函数用于显示多选小部件。 
st.select_slider():此函数用于显示选择滑块小部件。 
st.slider():该函数用于显示滑块小部件。

pip install streamlit

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st.number_input():此函数显示数字输入小部件。
st.text_input():此函数显示文本输入小部件。
st.date_input():此函数显示一个日期输入小部件以选择date.
st.time_input():此函数公开时间输入小部件以选择时间。
st.text_area():此函数显示文本输入
st.file_uploader():该函数用于演示一个文件uploader widget。
st.color_picker():操作该函数来演示一个文件上传器widget。

streamlit hello

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7-显示进度和状态

此时,我们将解释如何向我们的应用添加进度条以及错误和成功等状态消息。

st.balloons():该函数用于显示气球进行庆祝。 
st.progress():该函数用于显示进度条。 
st.spinner():该函数在执行过程中演示一条临时等待消息。

streamlit run your_python_file.py 

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st.success():此函数显示成功消息。
st.error():此函数用于演示错误消息。 
st.warning():此函数用于显示警告消息。
st.info():此函数显示信息性消息。
st.exception():该函数用于显示异常消息。

pip install streamlit

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8-侧边栏和容器

我们还可以在您的页面上创建侧边栏或容器来组织您的应用程序。应用程序页面的层次结构和排列会对您的用户体验产生巨大影响。组织您的内容可以让访问者更好地了解您的网站并更轻松地导航。它还可以帮助他们更快地找到他们想要的东西,并增加他们返回的可能性。 

侧边栏

将元素传递给 st.sidebar() 会将此元素固定到左侧,让用户能够专注于内容,使您的应用更有条理、更易于处理。

streamlit hello

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容器

st.container() 用于构造一个不可见的容器,您可以在其中放置元素,从而创建有用的排列和层次结构。

streamlit run your_python_file.py 

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python -m streamlit run your_python_file.py

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9-数据可视化

数据可视化通过将数据整理成更简单的格式来简化讲述故事,突出趋势和异常值。良好的可视化可以传达叙述性信息,消除数据中的噪音并强调有价值的信息。然而,它比仅仅修饰图表以使其看起来更好或拍打信息图表的“信息”部分要复杂得多。
有效的数据可视化是形式和功能之间的微妙平衡行为。简单的图表可能太无聊,无法引起注意或传达强有力的信息,而最令人惊叹的可视化可能无法传达正确的想法。数据和视觉效果需要协同工作。然而,将出色的分析与精彩的故事讲述相结合是一门艺术。 

st.pyplot():该函数用于显示 matplotlib.pyplot 图形。

pip install streamlit

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st.line_chart():该函数用于显示折线图。

streamlit hello

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st.bar_chart():该函数用于展示条形图。

streamlit run your_python_file.py 

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st.map():此函数在应用程序中显示地图。但是,它需要纬度和经度值,且不能为 null/NA。

python -m streamlit run your_python_file.py

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10-显示 DataFrame

st.dataframe():此命令将 DataFrame 显示为交互式表格。它适用于各种类似集合和类似 DataFrame 的对象类型。

import streamlit as st

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

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您还可以传递 Pandas Styler 对象来更改渲染的 DataFrame 的样式:

streamlit run main.py

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摘要

在本文中,在介绍了 Streamlit Web 框架之后,我演示了如何安装 Streamlit 并运行该应用程序。我们还探索了一些基本命令、小部件和数据可视化功能。

在我的下一篇文章中,我们将创建一个 Streamlit Web 应用程序来连接到 IRIS 数据集并一起探索 Streamlit 的高级概念。

谢谢

以上是了解 Python Streamlit Web 框架的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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