Streamlit快速入门指南

Streamlit是一个Python库,允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。

Streamlit介绍

Streamlit是一个Python库,允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。使用Streamlit,您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序,让用户与您的数据和模型进行交互。

Streamlit旨在简单直观,专注于通过几行代码轻松创建美观和功能强大的应用程序。它包括广泛的内置小部件和工具,用于显示数据,处理用户输入和创建自定义可视化。

快速入门指南

要开始使用Streamlit,请按照以下步骤操作:

使用pip安装Streamlit:pip install streamlit 创建一个新的Python文件并导入Streamlit:import streamlit as st 使用Streamlit的API定义您的应用程序,其中包括用于创建小部件,显示数据和处理用户输入的函数。 使用命令streamlit run <filename.py>运行您的应用程序。 以下是一个简单的Streamlit应用程序示例,显示滑块小部件和绘图:

python 复制代码
import streamlit as st
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义滑块小部件
x = st.slider('选择x的值', 0.0, 10.0, 5.0)

# 根据滑块值创建绘图
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
st.pyplot()

该应用程序显示一个滑块小部件,允许用户选择x的值,然后根据该值显示正弦函数的绘图。您可以将此应用程序保存为Python文件(例如myapp.py),然后在终端中运行命令streamlit run myapp.py来运行该应用程序。

最佳实践

以下是使用Streamlit时应记住的最佳实践:

保持代码组织和模块化,清晰分离应用程序的不同组件。 使用Streamlit的缓存功能来提高性能并避免不必要的计算。 使用Streamlit的布局选项创建干净直观的用户界面。 尽可能使用Streamlit的内置小部件和工具,而不是重新发明轮子。 充分测试您的应用程序,包括边缘情况和错误处理。 考虑使用像Git这样的版本控制系统来管理您的代码并与他人合作。 通过遵循这些最佳实践,您可以创建高质量的Streamlit应用程序,易于使用,维护和扩展。

其它一些有趣的例子

Streamlit官方有一个应用程序和图表库 Streamlit Gallery,其中包括各种各样的示例,从简单的小部件到复杂的机器学习模型。

下面基于我最近的学习,提供两个有趣的实例。

文本生成器

python 复制代码
import streamlit as st
import markovify

# 读取文本文件
with open("text.txt") as f:
    text = f.read()

# 使用Markov模型生成文本
text_model = markovify.Text(text)

# 创建Streamlit应用程序
st.title("文本生成器")
with st.form(key='my_form'):
    submit_button = st.form_submit_button(label='生成文本')
    if submit_button:
        # 生成文本
        generated_text = text_model.make_sentence()
        # 显示生成的文本
        st.write(generated_text)

这个应用程序使用Markov模型生成文本。用户可以上传自己的文本文件,然后使用应用程序生成新的文本。应用程序使用Streamlit的表单小部件来处理用户输入和提交。

图像分类器

python 复制代码
import streamlit as st
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 创建Streamlit应用程序
st.title("图像分类器")
uploaded_file = st.file_uploader("上传一张图片", type=["jpg", "jpeg", "png"])
if uploaded_file is not None:
    # 加载图像
    image = Image.open(uploaded_file)
    # 调整图像大小
    image = image.resize((224, 224))
    # 转换为NumPy数组
    image_array = np.array(image)
    # 扩展维度
    image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)
    # 预测图像类别
    predictions = model.predict(image_array)
    # 获取最高概率的类别
    predicted_class = np.argmax(predictions[0])
    # 显示预测结果
    st.write("预测结果:", predicted_class)

这个应用程序使用TensorFlow模型来对上传的图像进行分类。用户可以上传一张图像,然后应用程序将使用模型对图像进行分类,并显示预测结果。应用程序使用Streamlit的文件上传小部件来处理用户输入。

相关推荐
amazinging15 分钟前
北京-4年功能测试2年空窗-报培训班学测开-第四十三天
python·学习
JoernLee32 分钟前
机器学习算法:支持向量机SVM
人工智能·算法·机器学习
泽芝33 分钟前
噪点废片拯救:ComfyUI Upscale 给萤火虫照片做像素整容
aigc
FogLetter39 分钟前
智能前端之拍照识别单词(下):AI集成与交互优化
前端·aigc·openai
wgyang20161 小时前
我的第一个LangFlow工作流——复读机
python
Zhen (Evan) Wang1 小时前
(豆包)xgb.XGBRegressor 如何进行参数调优
开发语言·python
我爱一条柴ya1 小时前
【AI大模型】线性回归:经典算法的深度解析与实战指南
人工智能·python·算法·ai·ai编程
PetterHillWater1 小时前
基于CodeBuddy自定义Agent知识库重构实践
aigc
赶紧去巡山1 小时前
pyhton基础【23】面向对象进阶四
python
旷世奇才李先生2 小时前
PyCharm 安装使用教程
ide·python·pycharm