안녕하세요, 커뮤니티!
이 글에서는 Python Streamlit 웹 프레임워크를 소개하겠습니다.
다음에서 다룰 주제를 확인하세요.
첫 번째 주제부터 시작하겠습니다.
1-Python Streamlit 웹 프레임워크 소개
Streamlit은 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어가 대화형 웹 애플리케이션을 빠르고 쉽게 만들 수 있는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
간단한 구문과 인기 있는 데이터 과학 라이브러리와의 손쉬운 통합을 통해 Streamlit은 프로토타이핑 및 프로젝트 공유를 위한 주자입니다.
자세한 내용은 문서 스트리밍
을 참조하세요.
Streamlit 웹 애플리케이션 구축을 시작하기 전에 pip 패키지 설치 프로그램을 사용하여 모듈을 설치해야 합니다.
Streamlit을 설치하려면 다음 명령을 실행하세요.
pip install streamlit
아래에는 설치를 테스트하는 명령이 있습니다.
streamlit hello
위에 언급한 명령을 터미널에 입력하면 다음 페이지가 자동으로 열립니다.
Streamlit과 협력하는 것은 간단합니다. 먼저 몇 가지 Streamlit 명령을 일반 Python 스크립트에 뿌린 다음 streamlit run으로 실행합니다.
pip install streamlit
스크립트를 실행하자마자 로컬 Streamlit 서버가 실행되고 앱이 기본 웹 브라우저의 새 탭에서 열립니다. 앱은 차트, 텍스트, 위젯, 표 등을 그리는 캔버스라는 점에 유의하세요.
Streamlit을 실행하는 또 다른 방법은 Python 모듈로 실행하는 것입니다. 이는 Streamlit과 함께 작동하도록 PyCharm과 같은 IDE를 구성할 때 유용할 수 있습니다.
streamlit hello
앱을 업데이트할 때마다 소스 파일을 저장하는 것을 잊지 마세요. 그렇게 하면 Streamlit은 변경 사항을 감지하고 앱을 다시 실행할지 여부를 묻습니다. 소스 코드를 수정할 때마다 앱을 자동으로 업데이트하려면 화면 오른쪽 상단에서 '항상 다시 실행'을 선택하세요. 이를 통해 빠른 대화형 루프에서 작업할 수 있습니다. 코드를 입력하고 저장하고 실시간으로 시험해 본 다음 결과에 만족할 때까지 코드를 더 입력하고 저장하고 시험해 보는 등의 작업을 계속합니다. 코딩과 실시간 결과 보기 사이의 긴밀한 루프는 Streamlit이 여러분의 삶을 더 쉽게 만들어주는 방법 중 하나입니다.
Streamlit로 텍스트 표시
st.write(): 이 함수는 형식이 지정된 문자열부터 Matplotlib 그림의 차트까지 무엇이든 추가합니다. 알테어 차트, Plotly 수치, 데이터 프레임, Keras 모델 등을 웹 앱에 추가하세요.
아래에 main.py 파일을 만들어 보겠습니다.
streamlit run your_python_file.py
다음 명령을 실행하여 main.py 파일을 실행하세요.
python -m streamlit run your_python_file.py
st.title(): 이 함수를 사용하면 앱에 제목을 추가할 수 있습니다.
st.header(): 섹션의 헤더를 지정할 때 사용하는 함수입니다.
st.markdown(): 마크다운을 설정할 때 사용하는 함수입니다. 섹션의.
st.subheader(): 섹션의 하위 헤더를 설정하는 데 사용되는 함수입니다.
st.caption(): 이 함수는 텍스트를 작성하는 데 사용됩니다. captions.
st.code(): 이 함수는 코드를 설정하는 데 사용됩니다.
st.latex(): 이 함수는 LaTeX 형식의 수학 표현식을 표시합니다.
import streamlit as st
st.write("Hello ,let's learn how to build a streamlit app together")
아래에는 이미지, 비디오, 오디오 파일을 표시하는 몇 가지 기능이 나열되어 있습니다.
st.image(): 이 함수는 이미지를 묘사하는 데 사용됩니다.
st.audio(): 이 함수는 오디오를 표시하는 데 사용됩니다.
st.video(): 영상을 보여줄 때 사용하는 함수입니다.
streamlit run main.py
위젯은 가장 중요한 사용자 인터페이스 구성요소입니다. Streamlit에는 버튼, 슬라이더, 텍스트 입력 등을 사용하여 앱에 직접 상호 작용 기능을 구축할 수 있는 다양한 위젯이 있습니다.
st.checkbox(): 이 함수는 부울 값을 반환합니다. 확인란을 선택하면 True 값이 반환됩니다. 그렇지 않으면 False 값을 돌려보냅니다.
st.button(): 이 함수는 버튼 위젯을 표시하는 데 사용됩니다.
st.radio(): 이 함수는 라디오 버튼 위젯을 표시합니다.
st.selectbox(): 이 함수는 선택 위젯을 시연하는 데 사용됩니다.
st.multiselect(): 이 함수는 다중 선택 위젯을 표시하는 데 사용됩니다.
st.select_slider(): 이 함수는 선택 슬라이더 위젯을 표시하는 데 사용됩니다.
st.slider(): 슬라이더 위젯을 표시하는 함수입니다.
pip install streamlit
st.number_input(): 숫자 입력 위젯을 표시하는 함수입니다.
st.text_input(): 텍스트 입력 위젯을 표시하는 함수입니다.
st.date_input(): 이 함수는 날짜를 선택할 수 있는 날짜 입력 위젯을 표시합니다. date.
st.time_input(): 이 함수는 시간을 선택할 수 있는 시간 입력 위젯을 노출합니다.
st.text_area(): 이 함수는 텍스트 입력을 보여줍니다. 한 줄 이상의 텍스트가 있는 위젯.
st.file_uploader(): 이 함수는 설명하기 위해 작동됩니다. 파일 업로더 위젯.
st.color_picker(): 파일 업로더 위젯을 시연하기 위해 동작하는 함수입니다.
streamlit hello
이제 앱에 진행률 표시줄과 오류, 성공 등의 상태 메시지를 추가하는 방법을 설명하겠습니다.
st.balloons(): 이 함수는 축하할 풍선을 표시하는 데 사용됩니다.
st.progress(): 이 함수는 진행률 표시줄을 표시하는 데 사용됩니다.
st.spinner(): 이 함수는 실행 중 일시적인 대기 메시지를 보여줍니다.
streamlit run your_python_file.py
st.success(): 이 함수는 성공 메시지를 표시합니다.
st.error(): 이 함수는 오류 메시지를 표시하는 데 사용됩니다.
st.warning(): 이 함수는 경고 메시지를 표시하는 데 사용됩니다.
st.info(): 이 함수는 정보 메시지를 표시합니다.
st.Exception(): 예외 메시지를 출력하기 위해 동작하는 함수입니다.
pip install streamlit
페이지에 사이드바나 컨테이너를 추가로 만들어 앱을 정리할 수 있습니다. 앱의 페이지 계층 구조와 배열은 사용자 경험에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 콘텐츠를 구성하면 방문자가 사이트를 더 잘 이해하고 더 쉽게 탐색할 수 있습니다. 또한 원하는 것을 더 빨리 찾는 데 도움이 되고 돌아올 가능성도 높아집니다.
st.sidebar()에 요소를 전달하면 이 요소가 왼쪽에 고정되어 사용자가 콘텐츠에 집중할 수 있어 앱을 더욱 체계화하고 다루기 쉽게 만들 수 있습니다.
streamlit hello
st.container()는 유용한 배열과 계층 구조를 만드는 요소를 넣을 수 있는 보이지 않는 컨테이너를 구성하는 데 사용됩니다.
streamlit run your_python_file.py
python -m streamlit run your_python_file.py
데이터 시각화는 데이터를 보다 간단한 형식으로 선별하고 추세와 이상치를 강조함으로써 스토리 전달을 단순화합니다. 좋은 시각화는 내러티브를 전달하여 데이터에서 노이즈를 제거하고 가치 있는 정보를 강조합니다. 그러나 이는 그래프를 더 보기 좋게 꾸미거나 인포그래픽의 "정보" 부분을 치는 것보다 훨씬 더 복잡합니다.
효과적인 데이터 시각화는 형태와 기능 사이의 섬세한 균형 작업입니다. 단순한 그래프는 관심을 끌거나 강력한 메시지를 전달하기에는 너무 지루할 수 있지만, 가장 놀라운 시각화는 올바른 아이디어를 전달하지 못할 수 있습니다. 데이터와 시각적 요소가 함께 작동해야 합니다. 그러나 뛰어난 분석과 뛰어난 스토리텔링을 결합하는 것은 예술입니다.
st.pyplot(): 이 함수는 matplotlib.pyplot 그림을 표시하는 데 사용됩니다.
pip install streamlit
st.line_chart(): 라인 차트를 표시할 때 활용하는 함수입니다.
streamlit hello
st.bar_chart(): 이 함수는 막대 차트를 표시하는 데 사용됩니다.
streamlit run your_python_file.py
st.map(): 이 함수는 앱에 지도를 표시합니다. 단, 위도, 경도 값이 필요하며 null/NA가 될 수 없습니다.
python -m streamlit run your_python_file.py
st.dataframe(): 이 명령은 DataFrame을 대화형 테이블로 표시합니다. 다양한 컬렉션형 및 DataFrame형 객체 유형과 함께 작동합니다.
import streamlit as st
st.write("Hello ,let's learn how to build a streamlit app together")
Pandas Styler 개체를 전달하여 렌더링된 DataFrame의 스타일을 변경할 수도 있습니다.
streamlit run main.py
이 글에서는 Streamlit 웹 프레임워크를 소개한 후 Streamlit을 설치하고 애플리케이션을 실행하는 방법을 시연했습니다. 또한 몇 가지 기본 명령, 위젯 및 데이터 시각화 기능도 살펴보았습니다.
다음 기사에서는 Streamlit 웹 애플리케이션을 만들어 IRIS 데이터세트에 연결하고 Streamlit의 고급 개념을 함께 살펴보겠습니다.
감사합니다
위 내용은 Python Streamlit 웹 프레임워크 알아보기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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