『玩转Streamlit』--环境配置

尽管Streamlit的使用非常直观,但正确的环境配置对于充分发挥其潜力仍然至关重要。

本篇将介绍如何从头开始配置Streamlit环境,以及Streamlit开发过程中常用的几个命令。

最后通过一个简单的示例演示开发Streamlit应用的过程。

1. 安装

Streamlit是纯Python的框架,只依赖Python环境,

目前最新的Streamlit v1.39版本,需要Python3.8及以上的版本。

Streamlit已经发布到pypi,使用pip安装非常简单。

bash 复制代码
pip install streamlit 

安装完成后,验证是否安装成功使用下面的命令:

bash 复制代码
streamlit hello

这个Streamlit中自带的示例工程,如果安装成功,执行之后会自动打开浏览器,

http://localhost:8501/显示示例工程。

一共有4个Demo ,可以从左半边的菜单中点开感受下Streamlit的魅力。

2. 常用子命令

Streamlit子命令不多,通过--help参数可以查看。

bash 复制代码
$  streamlit --help
Usage: streamlit [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

  Try out a demo with:

      $ streamlit hello

  Or use the line below to run your own script:

      $ streamlit run your_script.py

Options:
  --log_level [error|warning|info|debug]
  --version                       Show the version and exit.
  --help                          Show this message and exit.

Commands:
  activate  Activate Streamlit by entering your email.
  cache     Manage the Streamlit cache.
  config    Manage Streamlit's config settings.
  docs      Show help in browser.
  hello     Runs the Hello World script.
  help      Print this help message.
  run       Run a Python script, piping stderr to Streamlit.
  version   Print Streamlit's version number.

最常用的是run子命令,这是用来执行Streamlit App的,run子命令本身也有很多的参数,

比如,App的IP地址,端口,主题,日志,自动重载脚本等等。

下面的命令可以查看run子命令的所有参数。

bash 复制代码
$  streamlit run --help

此外,config子命令可以快速查看当前对Streamlit的所有配置。

bash 复制代码
$  streamlit config show

cache子命令可以用来快速清理缓存。

bash 复制代码
$  streamlit cache clear

开发过程中,用的较多的就是上面三个子命令。

3. 第一个App

最后,我们用Streamlit来做一个简单的数据分析的应用,以此体会下它其强大之处。

3.1. 创建测试数据

首先创建一些测试数据,通过pandasnumpy创建20条时间序列数据。

python 复制代码
# 创建时间序列测试数据
A = np.random.randint(1, 80, size=(20, 1))
B = np.random.randint(20, 100, size=(20, 1))
df = pd.DataFrame()
df.index = pd.date_range("2024/10/01", periods=20)
df["A"] = A
df["B"] = B

A列B列是随机生成的数据,每次运行都会改变。

3.2. 用表格数据

接下来就是Streamlit登场的时候了,页面上显示pandasDataFrame数据很简单,就一行代码。

python 复制代码
# 显示数据
st.table(df)

浏览器访问:http://localhost:8501/

可以加个标题,稍微美化一下。

python 复制代码
st.header("第一个APP")
st.divider() # 一条分割线

3.3. 用折线图显示数据

Streamlit表格 显示数据只要一行代码,同样,用折线图显示数据也只要一行代码。

python 复制代码
# 显示折线图
st.line_chart(df)

3.4. 动态改变数据范围

接下来,添加Streamlit的控件,让我们可以动态的改变表格和折线图中的数据范围。

python 复制代码
date_range = st.slider(
    "日期范围",
    min_value=datetime(2024, 10, 1),
    max_value=datetime(2024, 10, 20),
    value=(datetime(2024, 10, 1), datetime(2024, 10, 20)),
)
st.write(date_range)

添加一个数据范围的控件,范围改变时,用date_range的实际值去更新页面要显示的数据。

python 复制代码
# graph_data是按日期过滤后的数据
graph_data = df.copy()
graph_data = graph_data[graph_data.index >= date_range[0]]
graph_data = graph_data[graph_data.index <= date_range[1]]

表格和折线图中的数据改成上面的graph_data

python 复制代码
# 显示折线图
st.line_chart(graph_data)

# 显示数据
st.table(graph_data)

这样,我们就可以在页面上动态改变数据范围,同时更新数据表格和折线图。

4. 总结

短短几行代码,就生成了一个展示DataFrame数据的Web应用

传统的Web开发方式 相比,不需要任何前端的知识(HTMLCSSjavascript等),

而且,通过使用封装好的控件(tableline_chart等),开发效率极高。

Jupyter Notebook相比,为用户提供了一个友好的操作界面,简单直观。

不需要用户通过修改代码来尝试不同的图表。

示例最终的完整代码如下:

python 复制代码
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

# 创建时间序列测试数据
A = np.random.randint(1, 80, size=(20, 1))
B = np.random.randint(20, 100, size=(20, 1))
df = pd.DataFrame()
df.index = pd.date_range("2024/10/01", periods=20)
df["A"] = A
df["B"] = B

st.header("第一个APP")
st.divider()

# 增加日期范围动态调整
date_range = st.slider(
    "日期范围",
    min_value=datetime(2024, 10, 1),
    max_value=datetime(2024, 10, 20),
    value=(datetime(2024, 10, 1), datetime(2024, 10, 20)),
)
st.write(date_range)

graph_data = df.copy()
graph_data = graph_data[graph_data.index >= date_range[0]]
graph_data = graph_data[graph_data.index <= date_range[1]]

# 显示折线图
st.line_chart(graph_data)

# 显示数据
st.table(graph_data)

run子命令来运行这个脚本即可。

bash 复制代码
streamlit run main.py
相关推荐
BFT白芙堂7 分钟前
清华大学联合项目 论文解读 | MoTo赋能双臂机器人:实现零样本移动操作
机器学习·机器人·移动机器人·论文解读·具身智能·双臂机器人·cobotmagic
禁默18 分钟前
机器学习的发展与应用:从理论到现实
人工智能·机器学习
蒋星熠1 小时前
WebSocket网络编程深度实践:从协议原理到生产级应用
网络·数据库·redis·python·websocket·网络协议·微服务
带娃的IT创业者1 小时前
实战:用 Python 搭建 MCP 服务 —— 模型上下文协议(Model Context Protocol)应用指南
开发语言·python·mcp
万粉变现经纪人1 小时前
如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘python-dateutil’问题
开发语言·ide·python·pycharm·pandas·pip·httpx
跟橙姐学代码1 小时前
Python 类的正确打开方式:从新手到进阶的第一步
前端·python·ipython
c8i1 小时前
关于python中的变量中使用的下划线_总结
python
Aloudata技术团队1 小时前
当“数据波动”遇上“智能归因”,谁在背后画出那张因果地图?
数据分析·agent
dlraba8021 小时前
机器学习实战(二):Pandas 特征工程与模型协同进阶
人工智能·机器学习·pandas
站大爷IP1 小时前
用Flet打造跨平台文本编辑器:从零到一的Python实战指南
python