【小笔记】streamlit使用笔记

已于 2025-01-20 16:37:01 修改
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分类专栏： 算法篇 文章标签： 笔记 streamlit
于 2024-05-10 11:29:59 首次发布
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【小笔记】streamlit使用笔记

在这里插入图片描述

目录

1.streamlit是什么，为什么要用它？

一句话，这个东西是一个python的可视化库，当你想要给你的程序添加个web界面，而又不会或不想用前端技术时，你就可以考虑用它。
类似的可视化库还有下面这几个，对比如下：
在这里插入图片描述
参考：
Python 可视化 web 神器：streamlit、Gradio、dash、nicegui；低代码 Python Web 框架：PyWebIO

2.安装及版本要求：

安装：
pip install streamlit

以下辅助库也可以安装：
pip install pyecharts
pip install streamlit_echarts

特别注意：streamlit最新版要求python >= 3.8

3.入门：一个问答demo

教程参考：小白也能轻松搞定：用几行代码实现强大的问答机器人！

创建：
demo.py


import streamlit as st


def display_existing_messages():
    if "messages" not in st.session_state:
        st.session_state["messages"] = []
    for message in st.session_state["messages"]:
        with st.chat_message(message["role"]):
            st.markdown(message["content"])


def add_user_message_to_session(prompt):
    if prompt:
        st.session_state["messages"].append({"role": "user", "content": prompt})
        with st.chat_message("user"):
            st.markdown(prompt)

#
def generate_assistant_response(query):
    # add_user_message_to_session 显示消息的时候做了处理，所以这里不需要再次添加最新提问
    print('history-->')
    history = st.session_state["messages"]
    print(history)
    with st.chat_message("assistant"):
        message_placeholder = st.empty()
        full_response = ""
        for response in client.chat.completions.create(
                model=model,
                temperature=0,
                messages=history,
                stream=True,
        ):
            try:
                full_response += response.choices[0].delta.content
            except Exception as e:
                print("")
            message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
        message_placeholder.markdown(full_response)

        st.session_state["messages"].append(
            {"role": "assistant", "content": full_response}
        )
    return full_response


def hide_streamlit_header_footer():
    hide_st_style = """
            <style>
            #MainMenu {visibility: hidden;}
            footer {visibility: hidden;}
            header {visibility: hidden;}
            #root > div:nth-child(1) > div > div > div > div > section > div {padding-top: 0rem;}
            </style>
            """
    st.markdown(hide_st_style, unsafe_allow_html=True)


def main():
    st.title("问答机器人")
    st.write(
        "我的第一个专属机器人，它可以回答你的问题，也可以和你聊天。"
    )

    hide_streamlit_header_footer()
    display_existing_messages()

    query = st.chat_input("你可以问我任何你想问的问题")

    if query:
        print(query)
        add_user_message_to_session(query)
        # response = generate_assistant_response(query)
        # print(response)


if __name__ == "__main__":
    main()

启动：
streamlit run demo.py

在这里插入图片描述

其它问答系统界面参考示例：
1.【Langchain+Streamlit】打造一个旅游问答AI
在这里插入图片描述

2.当科技遇上神奇：用Streamlit打造定制AI问答界面
在这里插入图片描述

官方的chatGLM3-6B问答界面也是基于streamlit创建的。说明streamlit还是很好用的。
在这里插入图片描述

4.streamlit基础组件及教程

1.基础组件使用教程
1.实用篇 | 一文快速构建人工智能前端展示streamlit应用
2.python库streamlit学习笔记
3.streamlit中文开发手册（详细版）
4.Streamlit开发手册

2.布局教程
1.streamlit框架，各种图表绘制，布局以及生产综合案例剖析
2.Streamlit 布局篇（容器布局）

6.streamlit结合echarts💡

7.streamlit绘制知识图谱💡

方式一：基于graphviz
http://cw.hubwiz.com/card/c/streamlit-manual/1/6/18/

>>> st.graphviz_chart('''
    digraph {
        run -> intr
        intr -> runbl
        runbl -> run
        run -> kernel
        kernel -> zombie
        kernel -> sleep
        kernel -> runmem
        sleep -> swap
        swap -> runswap
        runswap -> new
        runswap -> runmem
        new -> runmem
        sleep -> runmem
    }
''')

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7oFvIdfW-1720705304224)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2795265ce9e845109f078432dcdf6e8f.png)]
简单直接！

方式二：基于streamlit-agraph
非常好用的一个工具，堪称神器！

朱馨宁的知识图谱工程项目
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

【知识图谱的可视化】streamlit读取三元组生成有向图
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HWZQGEd7-1720705304226)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/c0d31730de1f4144bbfd3420df9d1f03.png)]
绘制的图还可以拖动和交互，非静态，很nice。

还可以绘制这个带图片的知识图谱？
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gBN83PFd-1720705304227)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2c20a315e2d3445f93313d7ff92681a3.png)]

streamlit相关报错及solution

Q1：AttributeError: module ‘streamlit.components’ has no attribute ‘v1’
出错代码：

import streamlit as st
# ... 其他代码 ...

with st.container():
    st.write("### B部分: 知识图谱")
    knowledge_graph = create_knowledge_graph()
    graph_html = knowledge_graph.render_embed()
    st.components.v1.html(graph_html, width=1000, height=500)

解决办法：
streamlit版本可能较新，已经不再使用v1的命名空间了。从 Streamlit 1.13 开始，所有的组件函数（如html）可以直接从streamlit模块调用，而不需要使用v1前缀。

因此，你可以直接使用st.html代替st.components.v1.html。以下是修改后的代码段落：

import streamlit as st
# ... 其他代码 ...

def main():
    knowledge_graph = create_knowledge_graph()
    graph_html = knowledge_graph.render_embed()
    st.html(graph_html)

if __name__ == "__main__":
    main()

Q2：AttributeError: module ‘streamlit’ has no attribute ‘beta_columns’
代码：

col1, col2, col3, col4, col5 = st.beta_columns([0.2, 1, 0.1, 1, 0.2])

解决：
replace st.beta_columns with st.columns.

col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns([0.2, 1, 0.1, 1, 0.2])

Streamlit组件理解

button

创建一个按键和一个文本显示，文本默认显示"456"，当点击按键后，文本显示“123”

import streamlit as st

# 初始化session state
if 'text_display' not in st.session_state:
    st.session_state.text_display = '456'

# 显示文本
st.write(st.session_state.text_display)

# 创建按钮
if st.button('Click Me'):
    # 更新文本显示
    st.session_state.text_display = '123'

上述这种方式，按键需要点击两次慧慧更新文本（每次点击都会运行一遍streamlit的程序）

改进：

streamlit美化小技巧

部分内容来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/704882136

1.设置为宽屏
默认为竖屏显示方式，，添加如下代码修改为宽屏

import streamlit as st
st.set_page_config(layout="wide")#设置屏幕展开方式，宽屏模式布局更好

2.布局思路

import streamlit as st
st.set_page_config(layout="wide")#设置屏幕展开方式，宽屏模式布局更好
col1, col2, col3, col4, col5=st.columns([0.2, 1, 0.2, 1, 0.2])
with col1:
    st.empty()
with col2:
    这里放第1、第2个图表代码
with col3:
    st.empty()
with col4:
    这里放第3、第4个图表代码
with col5:
    st.empty()

st.empty()用于留白区域，
col1, col2, col3, col4, col5=st.beta_columns([0.2, 1, 0.2, 1, 0.2])
这5个参数决定了每一列的宽度值，可以看出留白列的比例小，图表区域的列的比例大
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-dW7fK5Ta-1720705304228)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4ff33b32984e4500bc2140a0b31b872b.png)]

参考：基于Streamlit构建你的第一个数据大屏

3、去掉右上角上个点
在这里插入图片描述

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KMnxqs4X-1720705304228)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b250150dbfd943329924a05ae0462323.png)]

参考：https://discuss.streamlit.io/t/removing-the-deploy-button/53621/2

st.markdown("""
    <style>
        .reportview-container {
            margin-top: -2em;
        }
        #MainMenu {visibility: hidden;}
        .stDeployButton {display:none;}
        footer {visibility: hidden;}
        #stDecoration {display:none;}
    </style>
""", unsafe_allow_html=True)

4.button按键颜色自定义
参考：
https://discuss.streamlit.io/t/how-to-change-the-backgorund-color-of-button-widget/12103/24?page=2

import streamlit as st
m = st.markdown("""
<style>
div.stButton > button:first-child {
    background-color: #0099ff;
    color:#ffffff;
}
div.stButton > button:hover {
    background-color: #00ff00;
    color:#ff0000;
    }
</style>""", unsafe_allow_html=True)

b = st.button("点我开始运行程序")

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jqKQs9Zt-1720705304229)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4b92943313fd403bba460be628f10435.png)]

5.输入框和按键底部对齐
当页面中只有这两个组件时，好解决：

# 在页面加载时应用 CSS 样式,是按键和文本输入款底部对齐
def apply_css():
    st.markdown(
        """
        <style>
        .stApp [data-testid="stVerticalBlock"] > div {
            display: flex;
            align-items: flex-end;
        }
        </style>
        """,
        unsafe_allow_html=True,
    )

apply_css()

当有多个组件时，难搞。上面的css会对其它空间产生影响。

6.减少顶部间距
在这里插入图片描述
添加 CSS 样式

import streamlit as st

hide_streamlit_style = “”"

“”"
st.html(hide_streamlit_style)

st.write(
‘’’
Streamlit 是一个开源 Python 框架，供数据科学家和 AI/ML 工程师使用，只需几行代码即可交付动态数据应用程序。
在几分钟内构建和部署功能强大的数据应用。
让我们开始吧！
‘’’
)
st.image(‘https://docs.streamlit.io/images/app_model.png’)
st.write(
‘’’
现在您对所有单独的部分都有了更多的了解，让我们结束循环，回顾一下它是如何协同工作的：
- Streamlight应用程序是从上到下运行的Python脚本。
- 每次用户打开指向您的应用程序的浏览器选项卡时，都会执行脚本并启动新的会话。
- 当脚本执行时，Streamlight会在浏览器中实时绘制其输出。
- 每次用户与小部件交互时，您的脚本都会重新执行，Streamlight会在浏览器中重新绘制其输出。
- 该小部件的输出值与重新运行期间的新值相匹配。
- 脚本使用Streamlit缓存来避免重新计算昂贵的函数，因此更新速度非常快。
- 会话状态使您可以在需要一个简单的小部件以外的内容时，保存在重新运行之间持续存在的信息。
- Streamlight应用程序可以包含多个页面，这些页面在页面文件夹中的单独.py文件中定义。
‘’’
)

import streamlit as st

# 添加自定义CSS来减少顶部间距
st.markdown(
    """
    <style>
    .block-container {
        padding-top: 1rem; /* 减少顶部间距 */
        padding-bottom: 0rem; /* 也可以减少底部间距 */
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True
)

# 接下来是你的应用内容
st.title('我的Streamlit应用')
st.write('这是一个示例应用，顶部间距已经减少。')

7.侧边栏优化
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/704882136
在这里插入图片描述
添加 CSS 样式

import streamlit as st

hide_streamlit_style = """
<style>
    [data-testid="stSidebarNavItems"] {
        padding-top: 2rem;
    } /*顶部内边距*/
    [data-testid="stSidebarUserContent"] {
            padding: 1rem 1.5rem 3rem;
    } /*侧边栏顶部、左侧&右侧、底部内边距*/
</style>
"""
st.html(hide_streamlit_style)

with st.sidebar:
    st.write(
        '''
            Streamlit 是一个开源 Python 框架，供数据科学家和 AI/ML 工程师使用，只需几行代码即可交付动态数据应用程序。
            在几分钟内构建和部署功能强大的数据应用。
            让我们开始吧！
        '''
    )
    st.image('https://docs.streamlit.io/images/app_model.png')
    st.write(
        '''
            现在您对所有单独的部分都有了更多的了解，让我们结束循环，回顾一下它是如何协同工作的：
            - Streamlight应用程序是从上到下运行的Python脚本。
            - 每次用户打开指向您的应用程序的浏览器选项卡时，都会执行脚本并启动新的会话。
            - 当脚本执行时，Streamlight会在浏览器中实时绘制其输出。
            - 每次用户与小部件交互时，您的脚本都会重新执行，Streamlight会在浏览器中重新绘制其输出。
            - 该小部件的输出值与重新运行期间的新值相匹配。
            - 脚本使用Streamlit缓存来避免重新计算昂贵的函数，因此更新速度非常快。
            - 会话状态使您可以在需要一个简单的小部件以外的内容时，保存在重新运行之间持续存在的信息。
            - Streamlight应用程序可以包含多个页面，这些页面在页面文件夹中的单独.py文件中定义。
        '''
    )

st.link_button(label='Streamlit run', url='https://docs.streamlit.io/', type='primary')

8.st.dataframe 禁用下载按钮
有的时候我们不想让用户下载数据，可以禁用 streamlit 自带的下载提示按钮
在这里插入图片描述

添加 CSS 样式


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

**8. 隐藏st.dataframe()下载按钮的方法**
st.html(
    """
    <style>
    [data-testid="stElementToolbar"] {
        display: none;
    }
    </style>
    """
)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 20), columns=("col %d" % i for i in range(20)))
st.dataframe(df)

9.gap 间隙管理
有的时候我们觉得组件之间的间隙过大，可以尝试调整间隙

在这里插入图片描述

添加 CSS 样式

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

**9.调整组件间隙**


st.html(
    """
    <style>
    [data-testid="stVerticalBlock"] {
        gap: 0.5rem;
    }
    </style>
    """
)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 20), columns=("col %d" % i for i in range(20)))
st.dataframe(df)

st.image('https://docs.streamlit.io/images/app_model.png')

st.link_button(label='Streamlit run', url='https://docs.streamlit.io/', type='primary')

st.html(
    """
    <style>
    [data-testid="column"]:nth-child(1) div>[data-testid="baseLinkButton-primary"]>[data-testid="stMarkdownContainer"]>p {
        font-size: 32px;
    }
    }
    </style>
    """
)

col01, col02 = st.columns([1, 1])
col01.link_button(label='Streamlit run', url='https://docs.streamlit.io/', type='primary')
col02.link_button(label='Streamlit run', url='https://docs.streamlit.io/', type='primary')

10文本大小管理
有的时候我们觉得组件文本大小不适，可以尝试调整文本大小

在这里插入图片描述

添加 CSS 样式（全部）

import streamlit as st

# 调整组件间隙
st.html(
    """
    <style>
    [data-testid="baseLinkButton-primary"]>[data-testid="stMarkdownContainer"]>p {
        font-size: 32px;
    }
    }
    </style>
    """
)

col01, col02 = st.columns([1, 1])
col01.link_button(label='Streamlit run', url='https://docs.streamlit.io/', type='primary')
col02.button(label='Streamlit run', type='primary')

添加 CSS 样式（CSS选择器精准定位）

import streamlit as st

# 调整组件间隙
st.html(
    """
    <style>
    [data-testid="column"]:nth-child(1) div>[data-testid="baseLinkButton-primary"]>[data-testid="stMarkdownContainer"]>p {
        font-size: 32px;
    }
    }
    </style>
    """
)

col01, col02 = st.columns([1, 1])
col01.link_button(label='Streamlit run', url='https://docs.streamlit.io/', type='primary')
col02.link_button(label='Streamlit run', url='https://docs.streamlit.io/', type='primary')

11.背景样式管理
有的时候我们想要创建一个特殊的应用场景应用，可以尝试调整页面背景
在这里插入图片描述

st.html(
    """
    <style>
        .stApp {
                background-image: url("https://cdn.pixabay.com/photo/2024/04/12/19/50/earthday-8692504_1280.png");
                background-size: cover;
            }
        [data-testid="stVerticalBlockBorderWrapper"] {
                background-color: rgba(255, 255, 255, 0.75);
                padding: 0.5rem;
            }
        [data-testid="stVerticalBlockBorderWrapper"]>div {
                background-color: rgba(255, 255, 255, 1);
            }
</style>
    """
)

with st.container(height=720, border=False):
    st.image('https://docs.streamlit.io/images/app_model.png')
    st.write(
        '''
            现在您对所有单独的部分都有了更多的了解，让我们结束循环，回顾一下它是如何协同工作的：
            - Streamlight应用程序是从上到下运行的Python脚本。
            - 每次用户打开指向您的应用程序的浏览器选项卡时，都会执行脚本并启动新的会话。
            - 当脚本执行时，Streamlight会在浏览器中实时绘制其输出。
            - 每次用户与小部件交互时，您的脚本都会重新执行，Streamlight会在浏览器中重新绘制其输出。
            - 该小部件的输出值与重新运行期间的新值相匹配。
        '''
    )
    st.link_button(label='Streamlit run', url='https://docs.streamlit.io/', type='primary')

侧边栏的按键进行右对齐/居中对齐

hide_streamlit_style = """
<style>
    [data-testid="stSidebar"] button {
        display: block;
        margin-left: auto;
        margin-right: 0;
    } /* 将侧边栏中的按钮右对齐 */
</style>
"""

hide_streamlit_style = """
<style>
    [data-testid="stSidebar"] button {
        display: block;
        margin-left: auto;
        margin-right: auto;
    } /* 将侧边栏中的按钮居中对齐 */
</style>
"""

滑动条去除label显示和区域

hide_streamlit_style = """
<style>
    [data-testid="stWidgetLabel"]  {
            display: none;
    } /* 隐藏滑块的title */
</style>
"""
st.html(hide_streamlit_style)


# 方式二：使用 select_slider 实现五星级评分
def on_rating_change(idx, selected_item):
     rating = st.session_state[f"rating_{idx + 1}"]
     options = ["很不喜欢", "比较不喜欢", "一般", "比较喜欢", "很喜欢"]
     selected_index = options.index(rating)
     selected_label = options[selected_index]
     # print(f"Rating changed to {rating}")
     # print(f"Selected label: {selected_label}")

     st.session_state.selected_score = f"您对【{selected_item}】表示了【{selected_label}】！"

 rating = st.select_slider(
     label=item['name'],
     options=["很不喜欢", "比较不喜欢", "一般", "比较喜欢", "很喜欢"],
     value="一般",
     key=f"rating_{idx + 1}",
     on_change=on_rating_change,
     args=(idx,item['name']) # 传递索引参数
 )

# 在页面顶部显示消息提示
if 'selected_score' in st.session_state and st.session_state.selected_score:
    with info_container.container():
        st.info(st.session_state.selected_score)

在这里插入图片描述

隐藏右上角deploy标志：

   import streamlit as st

   # 隐藏 Streamlit Cloud 的 "Deploy" 标志
   hide_streamlit_style = """
       <style>
       #MainMenu {visibility: hidden;}
       footer {visibility: hidden;}
       header {visibility: hidden;}
       </style>
       """
   st.markdown(hide_streamlit_style, unsafe_allow_html=True)

   # 你的应用代码
   st.title('你的应用标题')

streamlit生态工具

streamlit像Flask一样，周边诞生了很多好用的配套库，一个牛逼的软件一定会产生生态。

  • streamlit-echarts：可以绘制很多好看的，可以交互的图表（比matplotlib好看）
  • streamlit-agraph：可以绘制动态的知识图谱，黑帅！
本文章已经生成可运行项目
streamlit简介和使用教程2
Cachel Wood的博客
05-19 1961
【代码】streamlit简介和使用教程2。
机器学习笔记 - 使用Streamlit探索对象检测数据集
学以致用 知行合一
07-07 368
数据集通常是大多数数据科学项目中最薄弱的环节。构建一个好的数据集可能非常困难。所以至少了解我们使用的数据集，并有办法探索和讨论它。 解释指标和错误并提高数据集的质量：团队可以轻松检查一组预测有什么问题。也许数据看起来不像预期的那样？也许注释是错误的？如果是这种情况，它应该很容易修复。 了解模型是否可以处理某种情况并计划新功能：有时产品所有者/客户会询问模型是否能够处理新标签或新情况。团队应该能够更快地给出第一个答案和一些行动。 如果注释团队有一个仪表板来探索当前数据
Streamlit学习&使用（一）
Icy233333的博客
03-16 5863
近期接触到了streamlit，了解到是一个开源的基于python的平台，能将数据脚本快速制成Apps，好奇之下，尝试动手试试。因之前接触过微软的Power APPS，不过Power Apps无需安装，在浏览器中即可完成APPs创建。好奇之下，开始了技术小白的streamlit探索之路。
streamlit入门教学
weixin_74923758的博客
03-27 1212
这些组件可以让用户与应用程序进行交互，从而实现更丰富的功能和用户体验。：显示各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。：将组件放置在一个卡片中，可以用于布局和组织界面。：显示静态文本或Markdown格式的文本。：提供一个下拉菜单供用户选择。：允许用户通过滑动来选择数值。：提供一个链接供用户下载文件。：允许用户点击按钮触发事件。：提供一个复选框供用户选择。：提供一个单选框供用户选择。：允许用户输入文本数据。：允许用户输入数字数据。：以表格的形式显示数据。：允许用户上传文件。
一篇文章带你最快学习AI前端框架Streamlit
最新发布
qq_38196449的博客
07-02 1077
Streamlit是一个免费的开源框架，用于快速构建和共享漂亮的数据科学Web应用程序。它是一个基于Python的库，专为机器学习工程师设计。数据分析工程师不是网络开发人员，他们对花几周时间学习使用这些框架来构建网络应用程序不感兴趣。相反，他们需要一个更容易学习和使用的工具，只要它可以显示数据并收集分析/建模所需的参数。Streamlit允许您仅用几行代码创建一个外观惊艳的应用程序。Streamlit开发手册 - 汇智网。
Streamlit 使用教程
linyunxue的博客
06-26 1125
df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})selection = st.sidebar.selectbox('选择一个选项', [1, 2, 3])x_col = st.sidebar.selectbox('X轴', df.columns)st.write(f'计数器: {st.session_state.counter}')
streamlit入门 基础使用
2402_82350916的博客
11-12 3194
streamlit入门
Streamlit入门指南
Maisucsdn的博客
06-12 389
Streamlit是一个Python库，允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。使用Streamlit，您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序，让用户与您的数据和模型进行交互。Streamlit旨在简单直观，专注于通过几行代码轻松创建美观和功能强大的应用程序。它包括广泛的内置小部件和工具，用于显示数据，处理用户输入和创建自定义可视化。
Streamlit入门
2302_79795489的博客
01-31 2363
Streamlit 是一个用于快速构建数据应用的开源 Python 库，由 Streamlit 公司开发并维护。它极大地简化了从数据脚本到交互式 Web 应用的转化过程，让开发者无需具备前端开发的专业知识，就能轻松创建出美观、实用的交互式应用。Streamlit≈前端框架+后端框架+云服务器。
streamlit基本使用
m0_46926492的博客
11-01 1818
【代码】streamlit基本使用。
【Streamlit学习笔记】Streamlit-ECharts热力图tooltip提示信息拓展
鲁棒最小二乘支持向量机
07-28 725
Streamlit-ECharts热力图tooltip提示信息拓展
【Streamlit学习笔记】解压RAR文件报错资源
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Streamlit库入门级教程（一）——基本介绍和使用方式
weixin_52005740的博客
07-08 2万+
Streamlit库新手教学——适合不会传统Web开发的小白，只用python语言即可迅速做出一个本地可视化界面
Python：数据分析工具Streamlit
we chat：玩转测试开发
03-12 3038
Streamlit是一个开源Python库，可以轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的漂亮的自定义web应用程序。只需几分钟，您就可以构建和部署功能强大的数据应用程序，同时可以结合 matplotlib 做出漂亮的图表，实现数据可视化。：结合matplotlib， 请参考 -
Streamlit框架介绍及如何使用
xuweilin的博客
02-14 2340
Streamlit是一个开源的Python框架，专为数据科学家和机器学习工程师设计，用于快速创建交互式Web应用。它简单易用，支持与流行的Python数据科学库无缝集成，非常适合快速原型开发和项目共享。
streamlit教程（一）：原理介绍和布局控制
weixin_75123427的博客
04-19 2514
streamlit: 一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器
Streamlit，一个超强的 Python 应用开发库！
一行玩python
11-06 9881
大家好，我是“一行”。今天，我们要来聊一个非常酷的Python库——Streamlit。如果你有过构建Web应用的经验，或者你对快速搭建交互式应用感兴趣，那么Streamlit会是一个非常棒的工具。它可以让你用极少的代码，快速创建出功能强大且美观的Web应用。无论你是数据分析师、机器学习工程师，还是Python初学者，Streamlit都能帮你轻松实现数据可视化、模型展示等功能。今天我们就从基础开...
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