간소화된 부품 페이지 탐색 간소화
Streamlit에서 페이지 간 탐색은 동적 다중 페이지 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 기능입니다. 이 튜토리얼에서는 원활한 사용자 경험을 만들기 위해 새로운 , 및 st.navigation
메서드를 사용하여 Streamlit의 st.page_link
페이지 탐색st.switch_page
을 살펴봅니다.
다중 페이지 애플리케이션을 선택하는 이유는 무엇인가요?
Streamlit은 원래 다중 페이지 애플리케이션 프레임워크로 구축되지 않았습니다. 그러나 발전하면서 Streamlit 팀은 다중 페이지 애플리케이션을 지원하는 기능을 도입했습니다. 이러한 기능은 탐색을 단순화하고 동적 웹 애플리케이션에 대한 사용자 정의 가능한 옵션을 제공합니다.
프로젝트 구조 설정
이 튜토리얼에서 프로젝트 구조는 다음 레이아웃을 따릅니다.
<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
디렉터리의 각 파일은 애플리케이션의 개별 페이지를 나타냅니다.
탐색 구현: app.py
app.py
에서 페이지를 정의하는 것부터 시작하겠습니다. 이 파일은 st.navigation
을 사용하여 탐색 메뉴를 설정합니다.
# 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()
이 설정을 사용하면 사이드바 탐색이 자동으로 생성되어 지정된 페이지와 해당 아이콘이 표시됩니다.
1페이지: 소개
intro.py
파일을 홈페이지로 사용합니다.
# 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()
사용자가 이 페이지를 방문하면 애플리케이션 소개와 탐색 방법에 대한 지침이 표시됩니다.
2페이지: st.navigation에 대해 알아보기
navigation_intro.py
문서에는 st.navigation
사용법이 설명되어 있습니다.
# 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()
페이지 3: st.page_link 사용
page_link_demo.py
파일은 내부 페이지와 외부 페이지 간의 링크를 보여줍니다.
# 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()
이 방법을 사용하면 사용자는 애플리케이션 내에서 탐색하거나 외부 리소스로 이동할 수 있습니다.
페이지 4: st.switch_page를 사용한 프로그래밍 방식 탐색
switch_page_demo.py
프로그래밍 방식으로 페이지를 전환하는 방법을 보여주는 문서입니다.
# 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()
이 방법은 사이드바에서 탐색을 분리하여 사용자가 페이지를 전환하는 시기와 방법을 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.
결론
Streamlit의 탐색 기능을 사용하면 사용자 친화적인 다중 페이지 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. st.navigation
, st.page_link
, st.switch_page
을 사용하면 직관적이고 동적인 탐색 환경을 만들 수 있습니다.
코드 받기: GitHub - jamesbmour/blog_tutorials
?관련 Streamlit 튜토리얼: JustCodeIt
?내 작업을 지원하세요: 커피 사주세요
위 내용은 간소화된 부품 페이지 탐색 간소화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
