[开发技巧] 快速掌握Streamlit: Python快速原型开发工具

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Python 快速开发 Web 应用的最佳工具——Streamlit 上手教程。无需前端基础，本文详解从安装、常用控件（st.write, st.slider）使用，到数据可视化及 Streamlit Sharing 免费公网部署的全流程，助你快速构建 AI 原型与数据面板。

[开发技巧] 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
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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
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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
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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
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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
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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
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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