Streamlit 框架

1. Streamlit 定义

Streamlit 是一款基于 Python 的轻量 Web 应用开发框架,专门为数据从业者(算法、数据分析、AI 工程师)创建交互式 Web 应用程序而生。

2. Streamlit 安装

在安装了 Python 和 pip 的前提下,在命令行中输入以下命令即可完成安装:

bash 复制代码
pip install streamlit

安装过程中,pip 会自动下载并安装 Streamlit 及其所有依赖项。安装完成后,可以通过以下命令来验证安装是否成功:

bash 复制代码
streamlit hello

执行上述命令后,Streamlit 会启动一个示例应用程序,并在默认浏览器中打开该应用。如果能够正常看到示例应用的页面,说明 Streamlit 已经成功安装在你的系统中,可以开始使用它来创建自己的应用程序了。

3. Streamlit 运行机制

3.1 整体架构

Streamlit 是 Python 后端 + 内置 Web 服务 + 前端 JS 单页应用 一体化框架,三层结构:

  1. 服务层 :Tornado Web 服务器(默认端口 8501),负责 WebSocket 长连接、HTTP 静态资源
  2. 执行层(后端层)Python 脚本解释器
  3. 前端层 :React 写的网页,只负责渲染、采集用户交互事件

通信核心:WebSocket 双向长连接,而非普通 HTTP 请求

  • 前端操作滑块 / 按钮 → WebSocket 发送交互事件给 Python 后端
  • Python 重新运行全脚本 → 生成页面组件描述 → WebSocket 传回前端局部更新 UI

3.2 整脚本重执行机制

只要用户触发任意交互,Streamlit 会从头完整运行一遍整个 Python 文件,不是只执行对应代码块。

3.3 Streamlit 应用运行

使用 Streamlit 框架写的 Python 脚本无法直接使用解释器运行,需要使用终端命令:

bash 复制代码
streamlit run <文件地址>

当执行 streamlit run 命令时,整个运行过程如下:

  • Streamlit 启动一个本地服务器:这个服务器会读取你编写的 Python 脚本,并解析其中的 Streamlit 代码。
  • Streamlit 负责处理本地服务器与浏览器的通信
  • Streamlit 根据代码中定义的各种元素(如标题、文本、图表、交互组件等),在浏览器端生成相应的 HTML、CSS 和 JavaScript 代码,从而构建出一个完整的 Web 应用界面
  • 服务器会持续监控 Python 脚本文件的变化,一旦检测到文件被修改并保存,就会立即重新运行脚本,并将新的界面更新推送到浏览器端。

4. Streamlit 功能

Streamlit 功能参考官网给出的说明文档:

API Reference - Streamlit Docs

相关推荐
智购科技自动售卖机厂家41 分钟前
2026自动售货机库存热力图分析:从设备分布到补货优先级的数据可视化实践~YH
大数据·python·信息可视化
鹿鹿学长1 小时前
微软把语音转写打到 0.1 美元/小时:5 个月降价 72%,AI 音频进入地板价时代
python·自动化
weixin_440730501 小时前
使用pytest中方法控制执行步骤(test_begin.py、test_end.py,@pytest.mark.run(order=1))
开发语言·python·pytest
小柯南敲键盘1 小时前
跨境电商批量图片翻译与视频字幕翻译,就用跨马AI工具
大数据·人工智能·python·音视频
心易行者2 小时前
Python自动化测试7步落地法:用python在线运行省掉90%环境配置时间
java·开发语言·人工智能·python·log4j·ai编程
Boop_wu2 小时前
[LangGraph] 案例 2 : 支持搜索的智能代理系统
服务器·windows·python·langchain
2601_962297252 小时前
Python、Pytest、Allure、Selenium和Jenkins实现自动化测试集成实例
python·selenium·jenkins·pytest·allure
今天AI了吗3 小时前
Codex 配置自定义 AI API 完整指南:从零到一接入你的专属模型
java·人工智能·python·数据分析·embedding
阿童木写作3 小时前
跨境电商批量图片翻译与视频字幕翻译工具推荐
python·音视频
leihefeng3 小时前
手写数字识别:KNN vs 逻辑回归实战
python·算法·机器学习·逻辑回归·scikit-learn