[python 技巧] 快速掌握Streamlit: python快速原型开发工具

本文旨在快速上手python的streamlit库,包括安装，输入数据，绘制图表，基础控件，进度条，免费部署。

Streamlit，更快地帮你建构和分享数据应用! streamlit官网如是说, 在数据处理，数据展示，机器学习原型，AI原型展示等方面十分契合。当然咱们用来做一些简单的web应用也是完全没问题的，上手难度低，部署简单，且官方平台提供了免费的可公网访问Streamlit Sharing托管.

快速介绍一些Streamlit的特点

• 和数据科学工具有很高集成度. Matplotlib, Pandas, Ploty, Altair等库,都很好地在streamlit中做了适配, 可以在应用中直接展示这些库生成的图表和数据，在很多相关学术论文中都可以看见streamlit的影子。
• 易于部署. 可以通过很简单的命令就完成应用的部署，在任何地方都可以运行，本地，云服务器，也可以直接托管在官方的Streamlit Sharing.
• 实时更新. Streamlit应用会实时更新，每当数据变化，应用也会自动更新。

0x00 安装

• 确认咱的python版本在3.8以上
• 使用pip直接进行安装 pip install streamlit
  OK, 安装就完毕了。 可以使用命令 streamlit hello
  

嗖~ streamlit自带的HelloWorld Demo就弹出来了，可以扒拉一下左边的demo。

0x01 编码之前

• 在开始敲代码之前, 先来讲一个比较重要的点 -> 如何启动streamlit app脚本

不同于一般的python脚本, 可以通过python xxx.py的方式运行，streamlit需要使用python -m streamlit run xxx.py来运行。(streamlit run之后跟的脚本，甚至可以是github仓库链接, 比如:streamlit run https://github.com/Algieba-dean/ZhuGeHorary/blob/master/ZhuGeHorary_APP.py)

• Streamlit会实时监测修改, 代码的改动在保存时，会同步更新到部署的App上.

  0x02 显示数据

  st.write()

• st.write(),如果不知道用什么，那就用它准没错. 即使有st.table(),st.dataframe()没有什么特别的需求

  import streamlit as st
  import pandas as pd
  st.write("显示表格：")
  st.write(pd.DataFrame({
    'A列': [1, 2, 3, 4],
    'B列': [101, 202, 303, 404]
  }))

  OK现在咱学会了最简单的数据展示

0x03 输入控件

st.text_input

• 最简单的输入控件, 可以输入文本

  text = st.text_input("输入一些文字吧")
  st.write(text)

OK，会这俩，就已经可以完成很大一部分任务了。

0x04 高级控件

• st.number_input数字输入

  number = st.number_input("输入一个0-100间的数字", min_value=0, max_value=100, step=1)

• st.slider滑动块

  slider_number = st.slider(f"试着一口气滑到数字{number}", min_value=0, max_value=10000, value=[0, 500])

  

• st.file_uploader文件上传

  uploaded_file = st.file_uploader("上传一个数据文件", type=['csv', 'txt'])

  

0x05 进度条

• st.progress 进度条

  import  time
  st.write("计算模拟中……")
  
  latest_iteration = st.empty()
  
  bar = st.progress(0)
  
  for i in range(100):
    latest_iteration.text(f"迭代到{i+1}")
    bar.progress(i + 1)
    time.sleep(0.1)
  
  st.write("模拟计算完毕！")

0x06 应用部署

• 将代码上传到Github，并将其设为公共仓库
• 用github账户登录streamlit share
• 点击右上角的Create app
• 点击Deploy a public app from GitHub中的Deploy now
• 正确填入仓库信息, 脚本文件名, 自己配置一个可用的url
• 点击Deploy
• 然后经过等待，你的app就上线啦

结束

欢迎在这里留下你的app链接