Streamlit: The fastest way to build data apps in Python
简介
Streamlit 是一个开源的 Python 库，旨在让数据科学家和机器学习工程师能够快速、轻松地创建美观且交互式的 Web 应用程序。它简化了将数据科学脚本转化为可共享的 Web 应用的过程，无需前端开发经验。
核心理念：
- 拥抱 Python 脚本： Streamlit 允许您使用纯 Python 脚本构建应用程序，无需编写 HTML、CSS 或 JavaScript。
- 实时更新： 每次修改代码并保存时，Streamlit 应用程序都会自动更新，从而实现快速迭代和实验。
- 简单易用： Streamlit 提供了直观的 API，使您可以轻松地添加各种 UI 元素，例如文本、图表、滑块、按钮等。
- 数据驱动： Streamlit 专门为数据科学工作流程设计，可以轻松地显示和操作数据。
- 无需前端经验： Streamlit 抽象了前端开发的复杂性，让您可以专注于数据和模型。
项目仓库信息
主要特性
- 简单易用的 API： Streamlit 提供了简洁的 API，用于创建各种 UI 元素，例如：
st.write(): 显示文本、数据、图表等。st.slider(): 创建滑块控件。st.button(): 创建按钮控件。st.selectbox(): 创建下拉选择框。st.dataframe(): 显示 Pandas DataFrame。st.line_chart(): 显示折线图。st.map(): 显示地图。st.file_uploader(): 上传文件
- 自动重新运行： 每次修改代码并保存时，Streamlit 应用程序都会自动重新运行，从而实现快速迭代。
- 缓存： Streamlit 具有内置的缓存机制，可以缓存计算结果，从而提高应用程序的性能。使用
@st.cache_data装饰器可以缓存函数结果。
- 会话状态： Streamlit 允许您使用
st.session_state 管理应用程序的状态，从而创建更复杂的交互式应用程序。
- 组件： Streamlit 支持自定义组件，允许您扩展 Streamlit 的功能并集成第三方库。
- 主题： Streamlit 允许您自定义应用程序的外观，包括颜色、字体等。
- 部署： Streamlit 应用程序可以轻松部署到各种平台，例如 Streamlit Community Cloud、Heroku、AWS、Google Cloud 等。
- 社区支持： Streamlit 拥有活跃的社区，提供丰富的文档、教程和示例。
核心模块和功能
- streamlit: 核心库，包含用于构建应用程序的 API。
- streamlit.components.v1: 用于创建自定义组件的 API。
- streamlit.config: 用于配置 Streamlit 应用程序的行为。
- streamlit.delta_generator: 用于生成 UI 元素的 API。
- streamlit.runtime: Streamlit 应用程序的运行时环境。
- streamlit.web: Streamlit 应用程序的 Web 服务器。
使用场景
Streamlit 可用于构建各种数据应用程序，例如：
- 数据可视化： 创建交互式图表和仪表板，以探索和分析数据。
- 机器学习模型部署： 将机器学习模型部署为 Web 应用程序，以便用户可以与模型进行交互。
- 数据探索： 构建交互式工具，以探索和理解数据。
- 数据标注： 创建数据标注工具，以帮助标注数据。
- 教育和演示： 创建交互式演示，以展示数据科学概念和技术。
- 内部工具： 构建内部数据工具，以提高团队的效率。
示例代码
以下是一个简单的 Streamlit 应用程序示例：
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
st.title('My First Streamlit App')
st.write('Hello, world!')
# 创建一个 DataFrame
data = pd.DataFrame({
'col1': [1, 2, 3, 4],
'col2': [5, 6, 7, 8]
})
# 显示 DataFrame
st.write('Here is a DataFrame:')
st.dataframe(data)
# 创建一个滑块
x = st.slider('Select a value for x', 0, 100, 50)
# 显示滑块的值
st.write('The value of x is:', x)
# 创建一个随机数图表
chart_data = pd.DataFrame(
np.random.randn(20, 3),
columns=['a', 'b', 'c'])
st.line_chart(chart_data)
安装
可以使用 pip 安装 Streamlit：
pip install streamlit
运行
要运行 Streamlit 应用程序，请在命令行中执行以下命令：
streamlit run your_app.py
其中 your_app.py 是您的 Streamlit 应用程序的 Python 文件。
优点
- 快速开发： Streamlit 允许您快速构建数据应用程序，无需编写大量代码。
- 易于使用： Streamlit 提供了直观的 API，使您可以轻松地添加各种 UI 元素。
- 交互性： Streamlit 应用程序是交互式的，允许用户与数据进行交互。
- 可部署性： Streamlit 应用程序可以轻松部署到各种平台。
- 社区支持： Streamlit 拥有活跃的社区，提供丰富的文档、教程和示例。
缺点
- 定制性有限： Streamlit 的定制性相对有限，可能无法满足所有应用程序的需求。
- 性能： 对于复杂的应用程序，Streamlit 的性能可能不如传统的 Web 框架。
- 前端控制较弱： 无法像传统前端框架那样精细控制UI。
总结
Streamlit 是一个强大的工具，可以帮助数据科学家和机器学习工程师快速构建美观且交互式的 Web 应用程序。它简化了将数据科学脚本转化为可共享的 Web 应用的过程，无需前端开发经验。虽然它在定制性和性能方面存在一些限制，但其易用性和快速开发能力使其成为许多数据科学项目的理想选择。