Streamlit是新兴的可替代flask的数据分析展示库,机器学习工程师能够用它专注于数据分析,而不是全栈。在经历了一点波折之后,streamlit终于在机器上顺利运行了,现在分享一下经验,避免新手工程师再次踩坑。
安装使用过程中的问题包括:无法安装、提示缺少库、安装后无法运行、能使用了却不知道如何使用。
总体上包括三步:
- 安装streamlit库;
- 设置环境变量;
- 写代码,再在终端用streamlit run xx.py运行。
以上三步,缺一不可。
1.安装streamlit库,建议在早晨或者配梯子,运行
$ pip install streamlit
如果总是退出,或者连不上,可以尝试用这个方法:
pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com virtualenv
安装时候把后面的virtualenv换成streamlit即可,可以试试。
安装完毕之后,可以用以下语句进行测试:
$ streamlit hello
如

本文详细介绍Streamlit库的安装、环境配置及使用技巧,为新手提供避坑指南,助力数据分析展示,对比Flask,强调其一键部署优势。
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