Streamlit は、一般的にフロントエンドの知識を必要としないため、データ サイエンティストの間で人気があります。
コードをあまり書かずに、シンプルで実装が簡単な要素とウィジェットを提供します。
私は ML/AI プロジェクトで streamlit を数回使用しましたが、その経験は素晴らしかったです。ロジックの作成に集中でき、フロントエンド部分 (デザイン、レイアウトなど) は streamlit によって非常にうまく処理されます。
私の言っていることを理解できるように、streamlit と Python を使用してデモ Web アプリを作成しました。
この Web アプリは、画像形式を別の形式に変換するものです。たとえば、画像が PNG 形式の場合、JPEG 画像に変換できます。
次のコードは、Web アプリのユーザー インターフェイスを作成します。
import streamlit as st from imgconvrtr import convert_img_format from PIL import Image # Webpage setup st.set_page_config(page_title="Image Convrtr") st.title("Image Converter") st.write("Convert your images in one _click_") # File uploader uploaded_file = st.file_uploader( "Upload an image", type=["png", "jpg", "jpeg", "jfif", "bmp"] ) if uploaded_file is not None: # Show the uploaded image img = Image.open(uploaded_file) st.image(img, caption="Uploaded Image", use_column_width=True) # Show original image format st.write(f"Original format: {img.format}") # Output format selection format_options = ["PNG", "JPEG", "JFIF", "BMP"] output_format = st.selectbox("Choose output format", format_options) # Convert the image if img.format != output_format: if st.button("Convert"): converted_img = convert_img_format(uploaded_file, output_format.lower()) st.write(f"Image converted to {output_format}") # Download button st.download_button( label=f"Download as {output_format}", data=converted_img, file_name=f"image.{output_format.lower()}", mime=f"image/{output_format.lower()}" ) else: st.write("Select a different format... Yo!")
これで、この Web アプリが何をするのかについてはすでに簡単に理解できました。このコードで使用されているコンポーネントの説明にすぐに移ることができます。
最初に、st.title や st.write などのページ要素が表示されます。これらは、それぞれページ タイトルの設定とページ上のテキストの表示に使用されます。
次に、ファイルをアップロードするためのウィジェットが表示されます (この場合は画像のアップロードに使用されます)。ファイル アップローダーの作成がいかに簡単かをご覧ください。
st.image は、ユーザーがアップロードした画像を表示するために使用されます。
次に、セレクトボックス (st.selectbox) ウィジェットを使用して作成された、さまざまな形式を選択するためのドロップダウンがあります。
これで、2 つのボタン (st.button と st.download_button) があることがわかります。どちらも同じですが、利便性が重要です。
st.button には、ここで画像変換に使用したボタン ウィジェットが表示されます。
st.download_button は、ユーザーがアプリからファイルを直接ダウンロードする必要がある場合に便利です。
Streamlit は、さまざまな目的のために多数の要素とウィジェットを提供します。
この Web アプリを試したい場合は、必要なライブラリをインストールする必要があります:
pip install streamlit pillow
画像変換関数は次のとおりです:
from PIL import Image import io # Function to convert image format def convert_img_format(image_file, frmat): with Image.open(image_file) as img: output_img = io.BytesIO() img.save(output_img, format=frmat.upper()) output_img.seek(0) return output_img
次のコマンドを使用してアプリを実行します:
streamlit run <script_name>.py
実際のスクリプト名に置き換えます。
今回は以上です。
コーディングを続けます✌✌
以上がStreamlit を使用すると Web アプリの作成がとても簡単になりますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。