Streamlit：用 Python 構建數據應用程式的最快方式
簡介
Streamlit 是一個開源的 Python 庫，旨在讓數據科學家和機器學習工程師能夠快速、輕鬆地創建美觀且互動式的 Web 應用程式。它簡化了將數據科學腳本轉化為可共享的 Web 應用的過程，無需前端開發經驗。
核心理念：
- 擁抱 Python 腳本： Streamlit 允許您使用純 Python 腳本構建應用程式，無需編寫 HTML、CSS 或 JavaScript。
- 即時更新： 每次修改程式碼並儲存時，Streamlit 應用程式都會自動更新，從而實現快速迭代和實驗。
- 簡單易用： Streamlit 提供了直觀的 API，使您可以輕鬆地添加各種 UI 元素，例如文字、圖表、滑塊、按鈕等。
- 數據驅動： Streamlit 專門為數據科學工作流程設計，可以輕鬆地顯示和操作數據。
- 無需前端經驗： Streamlit 抽象了前端開發的複雜性，讓您可以專注於數據和模型。
項目倉庫資訊
主要特性
- 簡單易用的 API： Streamlit 提供了簡潔的 API，用於創建各種 UI 元素，例如：
st.write(): 顯示文字、數據、圖表等。st.slider(): 創建滑塊控件。st.button(): 創建按鈕控件。st.selectbox(): 創建下拉選擇框。st.dataframe(): 顯示 Pandas DataFrame。st.line_chart(): 顯示折線圖。st.map(): 顯示地圖。st.file_uploader(): 上傳檔案
- 自動重新執行： 每次修改程式碼並儲存時，Streamlit 應用程式都會自動重新執行，從而實現快速迭代。
- 快取： Streamlit 具有內建的快取機制，可以快取計算結果，從而提高應用程式的效能。使用
@st.cache_data裝飾器可以快取函數結果。
- 會話狀態： Streamlit 允許您使用
st.session_state 管理應用程式的狀態，從而創建更複雜的互動式應用程式。
- 組件： Streamlit 支援自定義組件，允許您擴展 Streamlit 的功能並整合第三方庫。
- 主題： Streamlit 允許您自定義應用程式的外觀，包括顏色、字體等。
- 部署： Streamlit 應用程式可以輕鬆部署到各種平台，例如 Streamlit Community Cloud、Heroku、AWS、Google Cloud 等。
- 社群支援： Streamlit 擁有活躍的社群，提供豐富的文件、教程和範例。
核心模組和功能
- streamlit: 核心庫，包含用於構建應用程式的 API。
- streamlit.components.v1: 用於創建自定義組件的 API。
- streamlit.config: 用於配置 Streamlit 應用程式的行為。
- streamlit.delta_generator: 用於生成 UI 元素的 API。
- streamlit.runtime: Streamlit 應用程式的執行時環境。
- streamlit.web: Streamlit 應用程式的 Web 伺服器。
使用場景
Streamlit 可用於構建各種數據應用程式，例如：
- 數據可視化： 創建互動式圖表和儀表板，以探索和分析數據。
- 機器學習模型部署： 將機器學習模型部署為 Web 應用程式，以便用戶可以與模型進行互動。
- 數據探索： 構建互動式工具，以探索和理解數據。
- 數據標註： 創建數據標註工具，以幫助標註數據。
- 教育和演示： 創建互動式演示，以展示數據科學概念和技術。
- 內部工具： 構建內部數據工具，以提高團隊的效率。
範例程式碼
以下是一個簡單的 Streamlit 應用程式範例：
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
st.title('My First Streamlit App')
st.write('Hello, world!')
# 創建一個 DataFrame
data = pd.DataFrame({
'col1': [1, 2, 3, 4],
'col2': [5, 6, 7, 8]
})
# 顯示 DataFrame
st.write('Here is a DataFrame:')
st.dataframe(data)
# 創建一個滑塊
x = st.slider('Select a value for x', 0, 100, 50)
# 顯示滑塊的值
st.write('The value of x is:', x)
# 創建一個隨機數圖表
chart_data = pd.DataFrame(
np.random.randn(20, 3),
columns=['a', 'b', 'c'])
st.line_chart(chart_data)
安裝
可以使用 pip 安裝 Streamlit：
pip install streamlit
執行
要執行 Streamlit 應用程式，請在命令行中執行以下命令：
streamlit run your_app.py
其中 your_app.py 是您的 Streamlit 應用程式的 Python 檔案。
優點
- 快速開發： Streamlit 允許您快速構建數據應用程式，無需編寫大量程式碼。
- 易於使用： Streamlit 提供了直觀的 API，使您可以輕鬆地添加各種 UI 元素。
- 互動性： Streamlit 應用程式是互動式的，允許用戶與數據進行互動。
- 可部署性： Streamlit 應用程式可以輕鬆部署到各種平台。
- 社群支援： Streamlit 擁有活躍的社群，提供豐富的文件、教程和範例。
缺點
- 定制性有限： Streamlit 的定制性相對有限，可能無法滿足所有應用程式的需求。
- 效能： 對於複雜的應用程式，Streamlit 的效能可能不如傳統的 Web 框架。
- 前端控制較弱： 無法像傳統前端框架那樣精細控制UI。
總結
Streamlit 是一個強大的工具，可以幫助數據科學家和機器學習工程師快速構建美觀且互動式的 Web 應用程式。它簡化了將數據科學腳本轉化為可共享的 Web 應用的過程，無需前端開發經驗。雖然它在定制性和效能方面存在一些限制，但其易用性和快速開發能力使其成為許多數據科學項目的理想選擇。