但对于 streamlit 来说，请你相信我，这是一个你可以无脑去学习的框架，我之所以这么说，是因为我相信终有一天，你一定能用得上它。

Streamlit 是一个用于机器学习、数据可视化的 Python 框架，它能几行代码就构建出一个精美的在线 app 应用。

它能做什么，取决于你想干什么？

streamlit 的功能强大，要学习的函数虽然多，但非常容易上手，学习成本却远比 前端+Flask 来得低得低。接下来，我会一一介绍。

# 1. 如何安装？

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和安装其他包一样，安装 streamlit 非常简单，一条命令即可

➜ pip install streamlit

考虑到 streamlit 会附带安装比较多的工具依赖包，为了不污染当前的主要环境，我使用 venv 新建一个虚拟环境。

➜ python3 -m venv .

然后使用如下命令进入该虚拟环境

➜ source ./venv/bin/activate

接下来，再安装 streamlit ，命令在上边。

安装的包比较多（数了下竟然接近 92 个？），过程也会很久，需要点耐心

➜ pip list | wc -l

92

在安装过程中，可能会遇到一些问题，但也不一定，这取决于你的机器，如遇到问题请自行借助搜索引擎解决。

# 2. 入门示例

==========

Streamlit 提供了一些入门示例，执行如下命令即可

➜ streamlit hello

执行后 streamlit 会自动打开浏览器加载一个本地页面 http://localhost:8501/

这里面有很多的 demo，你可以看一下，这些 Demo 还有对应的配套代码

这些代码直接拷贝保存，就可以在本地直接通过如下命令直接运行

➜ streamlit run st-demo.py

# 2. Markdown 文本

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导入 streamlit 后，就可以直接使用 st.markdown 初始化，调用不同的方法，就可以往文档对象中填入内容

st.title：文章大标题

st.header：一级标题

st.subheader：二级标题

st.text：文本

st.code：代码，同时可设置代码的语言，显示的时候会高亮

st.latex：latex 公式

st.caption：小字体文本

如下我自己写的一个小 Demo，供你参考

import streamlit as st

markdownst.markdown(‘Streamlit Demo’)

设置网页标题st.title(‘一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 – streamlit’)

展示一级标题st.header(‘1. 安装’)

st.text(‘和安装其他包一样，安装 streamlit 非常简单，一条命令即可’)

code1 = ‘’‘pip3 install streamlit’‘’

st.code(code1, language=‘bash’)

展示一级标题st.header(‘2. 使用’)

展示二级标题st.subheader(‘2.1 生成 Markdown 文档’)

纯文本st.text(‘导入 streamlit 后，就可以直接使用 st.markdown 初始化’)

展示代码，有高亮效果code2 = ‘’'import streamlit as st

st.markdown(‘Streamlit Demo’)‘’’

st.code(code2, language=‘python’)

Streamlit 运行的方式 与普通的脚本 有所不同，应该使用 streamlit run st-demo.py

运行后就会自动打开浏览器加载这个页面，如果没有自动打开，也可以手动拷贝上图中的链接打开访问。

是不是有点那个味了？就这，还只是开胃菜～

# 3. 数据图表支持

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3.1 图表组件

关于数据的展示，streamlit 由两个组件进行支持

table：普通的表格，用于静态数据的展示

dataframe：高级的表格，可以进行数据的操作，比如排序

Table 的示例

df = pd.DataFrame(

np.random.randn(10, 5),

columns=(‘第%d列’ % (i+1) for i in range(5))

)st.table(df)

效果如下

Datafram 的示例

df = pd.DataFrame(

np.random.randn(10, 5),

columns=(‘第%d列’ % (i+1) for i in range(5))

)st.dataframe(df.style.highlight_max(axis=0))

效果如下，可以看到在图示外，有个向下的小箭头，你点一下，就会进行排序

除此之外，你还能看到我对最大值进行了高亮显示，原因是我传入的参数是 df.style.highlight_max(axis=0)

其实还有 n 多种样式，比如：

highlight_：空值高亮

highlight_min：最小值高亮

highlight_max：最大值高亮

highlight_between：某区间内的值高亮

highlight_quantile：暂没用过

这些你都可以在源代码中找到示例

3.2 监控组件

在采集到一些监控数据后，若你需要做一个监控面板， streamlit 也为你提供的 metric 组件

如下代码创建 三个指标，并且填入对应的数据

col1, col2, col3 = st.columns(3)

col1.metric(“Temperature”, “70 °F”, “1.2 °F”)

col2.metric(“Wind”, “9 mph”, “-8%”)

col3.metric(“Humidity”, “86%”, “4%”)

刷新页面，就能看到下面的效果

3.3 原生图表组件

Streamlit 原生支持多种图表：

st.line_chart：折线图

st.area_chart：面积图

st.bar_chart：柱状图

st.map：地图

下面一一展示

折线图

chart_data = pd.DataFrame(

np.random.randn(20, 3),

columns=[‘a’, ‘b’, ‘c’])

st.line_chart(chart_data)

面积图

chart_data = pd.DataFrame(

np.random.randn(20, 3),

columns = [‘a’, ‘b’, ‘c’])

st.area_chart(chart_data)

柱状图

chart_data = pd.DataFrame(

np.random.randn(50, 3),

columns = [“a”, “b”, “c”])

st.bar_chart(chart_data)

地图

df = pd.DataFrame(

np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4],

columns=[‘lat’, ‘lon’]

)st.map(df)

3.4 外部图表组件

Streamlit 的一些原生图表组件，虽然做到了傻瓜式，但仅能输入数据、高度和宽度，如果你想更漂亮的图表，就像 matplotlib.pyplot、Altair、vega-lite、Plotly、Bokeh、PyDeck、Graphviz 那样，streamlit 也提供了支持：

st.pyplot

st.bokeh_chart

st.altair_chart

st.altair_chart

st.vega_lite_chart

st.plotly_chart

st.pydeck_chart

st.graphviz_chart

对于这部分，熟悉的同学自行尝试了，这里不再演示。

# 4. 用户操作支持

============

前面 streamlit 都只是展示文本和数据，如果仅是如此，那 streamlit 也就 just so so

对于那些不会前端，并且平时有需要写一些简单的页面的人说，能写一些交互界面才是硬需求。

庆幸的是，你平时在网页上、app 上能看到的交互组件，Streamlit 几乎都能支持。。

button：按钮

download_button：文件下载

file_uploader：文件上传

checkbox：复选框

radio：单选框

selectbox：下拉单选框

multiselect：下拉多选框

slider：滑动条

select_slider：选择条

text_input：文本输入框

text_area：文本展示框

number_input：数字输入框，支持加减按钮

date_input：日期选择框

time_input：时间选择框

color_picker：颜色选择器

这些内容非常多，也比较简单，一个一个举例也没必要，大家直接去看 streamlit 源码里的注释即可。

# 5. 多媒体组件

===========

想要在页面上播放图片、音频和视频，可以使用 streamlit 的这三个组件：

st.image

st.audio

st.video

# 6. 状态组件

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状态组件用来向用户展示当前程序的运行状态，包括：

progress：进度条，如游戏加载进度

spinner：等待提示

balloons：页面底部飘气球，表示祝贺

error：显示错误信息

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Python开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

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五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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