Python es una poderosa herramienta para implementar rápidamente herramientas web
Streamlit es un marco de desarrollo de aplicaciones web basado en Python, que tiene las características de desarrollo rápido, interactivo y fácil de usar. Con Streamlit, los desarrolladores pueden convertir fácilmente el código de Python en hermosas aplicaciones web interactivas sin la tediosa experiencia de desarrollo de front-end.
Si solo conoces Python y quieres desarrollar un widget web, Streamlit es una muy buena opción.
ejecución de la instalación
Requisitos de la versión de Python: Python 3.7 - Python 3.11
pip install streamlit
Pruebe si la instalación es exitosa:
Se recomienda ejecutar la instalación y el uso en un entorno virtual para asegurarse de que las dependencias introducidas por Streamlit no afecten a otros proyectos de Python en los que esté trabajando.
Cómo se ejecuta el script
La forma más fácil es usar streamlit run para ejecutar su script.
streamlit run your_script.py
Ejecute el script, se inicia un servidor Streamlit local y la aplicación abre una página web en una nueva pestaña del navegador.
Pase una URL a streamlit para ejecutar
¡También puede pasar una URL para ejecutar streamlit!Si su secuencia de comandos está alojada de forma remota:
streamlit run https://raw.githubusercontent.com/streamlit/demo-uber-nyc-pickups/master/streamlit_app.py
uso básico
La biblioteca Streamlit proporciona una serie de componentes que le permiten crear varios elementos interactivos, como títulos ( st.title()), texto ( st.text()), marcos de datos ( st.dataframe()), gráficos ( st.pyplot()), etc. Puede elegir los componentes adecuados según sus necesidades.
El siguiente es un código de aplicación de muestra que utiliza la biblioteca Streamlit, que contiene componentes de uso común, como el título, el cuadro de entrada, la barra de progreso, el botón y el gráfico.
el código se muestra a continuación:
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
# 设置页面标题
st.title("Streamlit 应用示例")
# 添加文本说明
st.write("这是一个使用 Streamlit 构建的简单应用示例。")
# 添加标题
st.header("用户输入")
# 添加输入框，并获取用户输入的文本
user_input = st.text_input("请输入您的姓名")
st.write("您输入的姓名是:", user_input)
# 添加滑动条，并获取用户选择的值
user_age = st.slider("请选择您的年龄", 0, 100, 25)
st.write("您选择的年龄是:", user_age)
# 添加按钮
btn_clicked = st.button("点击这里")
if btn_clicked:
st.write("按钮被点击了！")
# 添加进度条
progress = st.progress(0)
for i in range(100):
# 更新进度条的值
progress.progress(i + 1)
# 添加图表
st.header("数据可视化")
# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
'x': np.random.randn(100),
'y': np.random.randn(100)
})
# 绘制折线图
st.subheader("折线图")
st.line_chart(data)componente de aprendizaje
Los componentes se pueden buscar y aprender en esta web:
https://components.streamlit.app/
¡356 componentes aerodinámicos! La mayor parte de la información de esta página se extrae automáticamente de los foros de Github, PyPI y Streamlit.
Caso completo
Puede aprender y usar las aplicaciones alojadas por los usuarios de Streamlit en la nube de la comunidad de Streamlit. Puede aprender de varias aplicaciones pequeñas excelentes. Recientemente, muchas personas han implementado sus propios dispositivos de inteligencia artificial con Streamlit.
https://streamlit.io/gallery
Los siguientes son algunos sitios web para aprender Streamlit. Se recomienda practicar en combinación con documentos oficiales y códigos de muestra para profundizar la comprensión y el dominio de Streamlit.
1. Sitio web oficial de Streamlit: El sitio web oficial de Streamlit (https://www.streamlit.io/) es el mejor punto de partida para aprender Streamlit. El sitio web oficial proporciona documentación, tutoriales, código de muestra y otros recursos, que cubren el contenido desde la entrada hasta el uso avanzado.
2. Foro oficial de Streamlit: el foro oficial de Streamlit (https://discuss.streamlit.io/) es una comunidad activa donde puede comunicarse con otros usuarios, buscar ayuda y compartir experiencias y soluciones.
3. Repositorio GitHub de Streamlit: El repositorio GitHub de Streamlit (https://github.com/streamlit/streamlit) es un repositorio de código fuente para proyectos de código abierto. Puede examinar el código fuente, presentar problemas y contribuir con su propio código.
4. Awesome Streamlit: Awesome Streamlit (https://github.com/MarcSkovMadsen/awesome-streamlit) es una lista de recursos mantenida por la comunidad que recopila muchos proyectos, tutoriales, ejemplos y herramientas relacionados con Streamlit.
5. Boletín semanal de Streamlit: El boletín semanal de Streamlit (https://blog.streamlit.io/tag/newsletter/) es un boletín que se publica regularmente y comparte las últimas noticias, tutoriales y casos de Streamlit. Después de suscribirse, puede obtener información relevante en información de tiempo.
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