一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 ——streamlit
2301_82244392 2024-07-02 10:03:06 阅读 60
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
============
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
warning:显示报警信息
info:显示常规信息
success:显示成功信息
exception:显示异常信息(代码错误栈)
效果如下:
# 7. 页面布局
==========
Streamlit 是自上而下渲染的,组件在页面上的排列顺序与代码的执行顺序一致。
一个精美的 web app ,只有上下单栏式的布局肯定是不够的。
实际上 streamlit 还提供了多种多样的布局:
st.sidebar:侧边栏
侧边栏可以做一些用户操作控件
st.columns:列容器,处在同一个 columns 内组件,按照从左至右顺序展示
st.expander:隐藏信息,点击后可展开展示详细内容,如:展示更多
st.container:包含多组件的容器
st.empty:包含单组件的容器
# 8. 流程控制系统
============
Streamlit 是自上而下逐步渲染出来的,若你的应用场景需要对渲染做一些控制,streamlit 也有提供对应的方法
st.stop:可以让 Streamlit 应用停止而不向下执行,如:验证码通过后,再向下运行展示后续内容。
st.form:表单,Streamlit 在某个组件有交互后就会重新执行页面程序,而有时候需要等一组组件都完成交互后再刷新(如:登录填用户名和密码),这时候就需要将这些组件添加到 form 中
st.form_submit_button:在 form 中使用,提交表单。
# 9. 缓存特性提升速度
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当用户在页面上做一些操作的时候,比如输入数据,都会触发整个 streamlit 应用代码的重新执行,如果其中有读取外部数据的步骤(数 GB 的数据),那这种性能损耗是非常可怕的。
但 streamlit 提供了一个缓存装饰器,当要重新执行代码渲染页面的时候,就会先去缓存里查一下,如果代码或者数据没有发生变化,就直接调用缓存的结果即可。
使用方法也简单,在需要缓存的函数加上 @st.cache 装饰器即可。
DATE_COLUMN = ‘date/time’
DATA_URL = (‘https://s3-us-west-2.amazonaws.com/’
‘streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz’)
@st.cache
def load_data(nrows):data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows)
lowercase = lambda x: str(x).lowerdata.rename(lowercase, axis=‘columns’, inplace=True)
data[DATE_COLUMN] = pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN])
return data
# 10. 部署上线
===========
在本地编写的 streamlit 应用,运行起来后只能在本地访问。
如果需要让别人也能访问这个应用,那你需要有一台服务器,这样才能通过公网ip进行访问
如果你需要服务器,可以点 这个链接 领个卷有优惠。
另外,还有一个选择,就是使用 Heroku (https://heroku.com)部署你的应用。
Heroku是一个支持多种编程语言的云平台即服务,你只要注册一个帐号(听说网易和 QQ 邮箱不行,我使用的 Gmail 注册的)
然后创建自己的 app
这个 App 名字好像是要全网唯一,本想取个 hello-streamlit 的,发现早有人取过了。
然后为你的应用,创建几个 Heroku 规定的文件
requirements.txt:依赖包文件
setup.sh:安装脚本,主要是创建文件夹,写入配置文件
Procfile:启动脚本,告诉 Heroku 如何安装并启动应用
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!
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[外链图片转存中…(img-iaDx3JBQ-1712881683779)]
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