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Streamlit 是一个开源的 Python 库，用于快速构建和共享数据应用程序。它可以让开发者用简洁的代码将机器学习模型、数据可视化、分析工具等快速构建为交互式的 Web 应用。

Streamlit 的特点

1. 简单易用：使用 Python 编写即可构建功能强大的 Web 应用。
2. 实时更新：Streamlit 应用会随着代码的修改自动更新，无需手动刷新浏览器。
3. 支持丰富的组件：包括表单、按钮、文本框、图表、图片等多种交互组件。
4. 集成机器学习模型：支持直接加载和展示机器学习模型的输出，用户可以通过交互操作改变输入，并实时看到模型预测结果。

主要功能

• 可视化数据：支持通过 Matplotlib、Plotly、Altair 等库展示交互式图表。
• 文件上传：支持用户上传文件进行处理。
• 组件支持：如按钮、滑动条、文本框、选择框等。
• 实时交互：通过简单的操作，可以实现用户输入与模型预测的互动。

Streamlit 安装

可以使用 pip 直接安装：

pip install streamlit

注意如果你安装的时候出现下面的错误
error: command ‘cmake’ failed: No such file or directory
[end of output]
note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
ERROR: Failed building wheel for pyarrow
Failed to build pyarrow
ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (pyarrow)

解决方法

• 首先安装cmake

conda install cmake

• 然后安装pyarrow

conda install pyarrow

注意我这里是使用conda进行安装的，如果你在mac上使用brew安装可以试一下是否可以成功，但是下面的pyarrow如果使用pip安装失败，请使用conda进行安装

安装这些之后再执行pip install streamlit就可以成功了

基本用法

1. 创建一个简单的 Streamlit 应用：

import streamlit as st# 设置网页标题
st.title("Streamlit 示例应用")# 在网页中添加一个文本框让用户输入数据
user_input = st.text_input("请输入一些文本:")# 添加一个按钮，用户点击时执行某个动作
if st.button("显示输入的文本"):# 显示用户输入的文本st.write("您输入的文本是：", user_input)# 添加一个简单的数字输入框，用户可以选择数字
number_input = st.number_input("请选择一个数字", min_value=0, max_value=100)# 显示数字输入框的结果
st.write(f"你选择的数字是：{number_input}")

2. 运行应用：

将上面的代码保存为 app.py，然后在命令行运行：

streamlit run app.py#  You can now view your Streamlit app in your browser.#  Local URL: http://localhost:8501
#  Network URL: http://10.4.101.18:8501#  For better performance, install the Watchdog module:#  $ xcode-select --install
#  $ pip install watchdog

运行上面会会弹出下面的页面

此时，浏览器会自动打开显示你的应用。每次修改代码并保存后，页面会自动更新，显示最新的变化。

常用组件

1. 按钮（Button）：

   if st.button('点击我'):st.write('按钮被点击了！')
   

2. 滑动条（Slider）：

   number = st.slider('选择一个数字', 0, 100, 25)
   st.write(f'你选择的数字是: {number}')
   

3. 选择框（Selectbox）：

   option = st.selectbox('选择一个选项', ['苹果', '香蕉', '橙子'])
   st.write(f'你选择的选项是: {option}')
   

4. 文件上传（File uploader）：

   uploaded_file = st.file_uploader("上传一个文件")
   if uploaded_file is not None:st.write("文件已上传")
   

5. 文本输入（Text Input）：

   user_input = st.text_input("请输入文本")
   st.write(f"你输入的文本是: {user_input}")
   

使用 Streamlit 构建一个交互式数据可视化应用

假设你有一个简单的数据集并想用 Streamlit 来展示它。以下是一个展示 Pandas 数据框的例子：

import streamlit as st
import pandas as pd# 创建一个简单的 DataFrame
data = {'名称': ['苹果', '香蕉', '橙子'],'数量': [10, 20, 30],'价格': [1.2, 0.5, 0.8]
}
df = pd.DataFrame(data)# 显示 DataFrame
st.write("水果信息", df)# 使用图表展示数据
st.bar_chart(df.set_index('名称')['数量'])

Streamlit 的高级功能

1. 缓存：
   使用 st.cache 可以缓存函数的结果，避免重复计算，提高性能：

   @st.cache
   def load_data():return pd.read_csv('large_dataset.csv')
   

2. 多页应用：
   Streamlit 支持在应用中创建多个页面，通过 st.selectbox 或 st.radio 来选择不同的页面内容。

3. 自定义组件：
   如果需要更复杂的组件，可以使用 streamlit.components 来创建自定义的 HTML、JavaScript 和 CSS 组件。