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一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 ——streamlit

时间:2024-04-27 11:15:34 来源:网络cs 作者:璐璐 栏目:卖家故事 阅读:

标签: 傻瓜 
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一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

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)

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

面积图

chart_data = pd.DataFrame(

np.random.randn(20, 3),

columns = [‘a’, ‘b’, ‘c’])

st.area_chart(chart_data)

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

柱状图

chart_data = pd.DataFrame(

np.random.randn(50, 3),

columns = [“a”, “b”, “c”])

st.bar_chart(chart_data)

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

地图

df = pd.DataFrame(

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

columns=[‘lat’, ‘lon’]

)st.map(df)

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

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。

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

# 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。

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

# 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

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

# 6. 状态组件

==========

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:

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

# 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

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

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

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

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)

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

然后创建自己的 app

一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

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。

最后

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