Streamlit のパーツ ページ ナビゲーションの簡素化
Streamlit では、ページ間のナビゲーションは、動的なマルチページ アプリケーションを構築するための強力な機能です。このチュートリアルでは、新しい 、、st.navigation
メソッドを使用して、Streamlit の st.page_link
ページ ナビゲーションst.switch_page
を探索して、シームレスなユーザー エクスペリエンスを作成します。
複数ページのアプリケーションを選択する理由は何ですか?
Streamlit は、もともとマルチページ アプリケーション フレームワークとして構築されたものではありません。ただし、進化するにつれて、Streamlit チームはマルチページ アプリケーションをサポートする機能を導入しました。これらの機能によりナビゲーションが簡素化され、動的 Web アプリケーションにカスタマイズ可能なオプションが提供されます。
プロジェクト構造の設定
このチュートリアルでは、プロジェクト構造は次のレイアウトに従います:
<code>project/ │ ├── app.py # 主应用程序文件 ├── app_pages/ │ ├── intro.py │ ├── navigation_intro.py │ ├── page_link_demo.py │ ├── switch_page_demo.py </code>
app_pages
ディレクトリ内の各ファイルは、アプリケーション内の個々のページを表します。
ナビゲーションの実装: app.py
app.py
でページを定義することから始めましょう。このファイルは st.navigation
を使用してナビゲーション メニューを設定します。
# app.py import streamlit as st # 页面导航 pages = [ st.Page("app_pages/intro.py", title="简介", icon="?"), st.Page("app_pages/navigation_intro.py", title="st.navigation", icon="?"), st.Page("app_pages/page_link_demo.py", title="st.page_link", icon="?"), st.Page("app_pages/switch_page_demo.py", title="st.switch_page", icon="?"), ] # 将页面添加到侧边栏导航 pg = st.navigation(pages, position="sidebar", expanded=True) # 运行应用程序 pg.run()
この設定では、指定したページとそのアイコンを表示するサイドバー ナビゲーションが自動的に生成されます。
ページ 1: はじめに
intro.py
ファイルはホームページとして使用されます。
# app_pages/intro.py import streamlit as st def intro(): st.title("Streamlit 页面导航教程") st.write("欢迎来到本Streamlit页面导航教程!") st.write("使用侧边栏在不同页面之间导航。") if __name__ == "__page__": intro()
ユーザーがこのページにアクセスすると、アプリケーションの概要と操作方法の説明が表示されます。
ページ 2: st.navigation について学ぶ
navigation_intro.py
ドキュメントでは、st.navigation
の使用方法について説明します。
# app_pages/navigation_intro.py import streamlit as st def navigation_intro(): st.title("st.navigation简介") st.write("`st.navigation`函数配置多页面Streamlit应用程序。") st.code(""" pages = [ st.Page("app_pages/intro.py", title="简介", icon="?"), st.Page("app_pages/page1.py", title="页面1", icon="1️⃣"), st.Page("app_pages/page2.py", title="页面2", icon="2️⃣"), ] pg = st.navigation(pages) pg.run() """, language="python") st.write("这将创建一个侧边栏菜单,其中包含`pages`列表中指定的页面。") if __name__ == "__page__": navigation_intro()
ページ 3: st.page_link を使用します
page_link_demo.py
ファイルは、内部ページと外部ページ間のリンクを示します。
# app_pages/page_link_demo.py import streamlit as st def page_link(): st.title("使用st.page_link") st.page_link("app_pages/intro.py", label="跳转到简介", icon="?") st.page_link("app_pages/page_link_demo.py", label="刷新本页", icon="?") st.page_link("https://www.streamlit.io/", label="访问Streamlit", icon="?") if __name__ == "__page__": page_link()
このメソッドを使用すると、ユーザーはアプリケーション内を移動したり、外部リソースにジャンプしたりできます。
ページ 4: st.switch_page を使用したプログラムによるナビゲーション
switch_page_demo.py
プログラムによるページの切り替えを説明するドキュメント。
# app_pages/switch_page_demo.py import streamlit as st def switch_page(): st.title("使用st.switch_page") st.write("`st.switch_page`允许您以编程方式切换页面。") st.code(""" if st.button("跳转到简介"): st.switch_page("app_pages/intro.py") """, language="python") if st.button("跳转到简介"): st.switch_page("app_pages/intro.py") if __name__ == "__page__": switch_page()
このメソッドはナビゲーションをサイドバーから切り離し、ユーザーがページを切り替えるタイミングと方法をより詳細に制御できるようにします。
結論
Streamlit のナビゲーション機能を使用すると、使いやすいマルチページ アプリケーションを簡単に構築できます。 st.navigation
、st.page_link
、st.switch_page
を使用すると、直感的で動的なナビゲーション エクスペリエンスを作成できます。
コードを取得します: GitHub - jamesbmour/blog_tutorials
?関連する Streamlit チュートリアル: JustCodeIt
?私の仕事をサポートしてください: コーヒーを買ってください
以上がStreamlit のパーツ ページ ナビゲーションの簡素化の詳細内容です。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。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
