Streamlit python模块使用指南

Streamlit 使用指南

Streamlit 是一个简单易用的 Python 框架，可以快速构建交互式数据应用或机器学习仪表盘。以下是一个完整的指南，帮助你从零开始使用 Streamlit。
C:\pythoncode\new\output\streamlitsample.py

1. 安装

Streamlit 的安装非常简单，只需几步即可完成：

pip install streamlit

确保你已经安装了 Python 和 pip。如果你正在使用虚拟环境，建议先创建并激活虚拟环境，然后安装 Streamlit。

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2. 编写代码

编写一个 Streamlit 应用程序很简单。以下是一个基本代码示例，用于创建交互式数据分析仪表盘：

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置标题
st.title("动态图表生成器")

# 上传 CSV 文件
uploaded_file = st.file_uploader("上传数据文件", type=["csv"])
if uploaded_file is not None:
    data = pd.read_csv(uploaded_file)

    st.subheader("数据预览")
    st.dataframe(data)

    # 图表选择
    chart_type = st.radio("选择图表类型", options=["柱状图", "折线图"])

    # 绘制图表
    column_to_plot = st.selectbox("选择列以绘制图表", data.columns)
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    if chart_type == "柱状图":
        plt.bar(data.index, data[column_to_plot])
    elif chart_type == "折线图":
        plt.plot(data.index, data[column_to_plot], marker="o")
    st.pyplot(plt)
else:
    st.warning("请上传一个数据文件以开始！")

将以上代码保存为一个 .py 文件，例如 streamlitsample.py。

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3. 准备数据

准备一个简单的 CSV 数据文件，例如：
文件名：example_data.csv

日期,销售额,客户数
2025-04-18,250,30
2025-04-19,300,45
2025-04-20,280,35
2025-04-21,320,50

确保数据文件结构清晰，并包含适合可视化和分析的字段。

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4. 运行

运行 Streamlit 应用非常简单：

streamlit run streamlitsample.py

执行命令后，Streamlit 会自动启动一个本地 Web 服务器，并在浏览器中打开应用界面。

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5. 查看结果

启动应用后，你会看到一个干净的用户界面，用户可以：

• 上传 CSV 文件。
• 查看数据表预览。
• 查看基本统计分析结果。
  用户只需简单操作即可完成数据分析，无需复杂的编程技巧。
  

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通过以上步骤，你已经可以成功构建一个基本的 Streamlit 应用。如果需要更复杂的功能，例如数据可视化或机器学习模型展示，可以进一步扩展代码！希望这篇博客能够帮助你快速入门 Streamlit！🚀✨