嗨，社區！
在本文中，我將介紹 Python Streamlit Web 框架。
下面，您可以找到我們將涵蓋的主題：
那麼，讓我們從第一個主題開始。
1-Python Streamlit Web 框架簡介
Streamlit 是一個開源 Python 框架，可讓資料科學家和機器學習工程師快速輕鬆地建立互動式 Web 應用程式。
憑藉其簡單的語法以及與流行數據科學庫的輕鬆集成，Streamlit 已成為前端用於原型設計和共享項目的運行程序。
更多詳情請查看 Streamit 文件
在開始建立 Streamlit Web 應用程式之前，我們需要使用 pip 軟體包安裝程式安裝模組。
要安裝 Streamlit，請執行以下命令：
pip install streamlit
以下是測試安裝的指令：
streamlit hello
當您在終端機中輸入上述指令時，應自動開啟以下頁面：
使用 Streamlit 非常簡單。首先，將一些 Streamlit 指令撒入普通的 Python 腳本中，然後使用 Streamlit run 來執行它：
pip install streamlit
一旦您執行腳本，本機 Streamlit 伺服器就會啟動，您的應用程式將在預設 Web 瀏覽器的新分頁中開啟。 請注意，該應用程式是您的畫布，您可以在其中繪製圖表、文字、小部件、表格等。
運行 Streamlit 的另一種方式是作為 Python 模組運作。這在配置 IDE（例如 PyCharm 與 Streamlit 搭配使用）時會派上用場：
streamlit hello
每當您想要更新應用程式時，請記住保存原始檔案。當您這樣做時，Streamlit 會偵測到變更（如果有），並詢問您是否要重新執行應用程式。選擇螢幕右上角的“始終重新運行”，以便在每次修改應用程式原始程式碼時自動更新應用程式。它將允許您在快速互動循環中工作：您輸入一些程式碼，保存它，即時嘗試，然後輸入更多程式碼，保存它，嘗試它，依此類推，直到您對結果感到滿意。編碼和即時查看結果之間的緊密循環是 Streamlit 讓您的生活更輕鬆的方式之一。
使用Streamlit 顯示文字
st.write(): 此函數將格式化字串中的任何內容新增至Matplotlib 圖形中的圖表中， Altair 圖表、Plotly 圖形、資料框、Keras 模型以及其他網路應用程式。
讓我們建立下面的 main.py 檔案：
streamlit run your_python_file.py
透過操作以下命令運行main.py檔案：
python -m streamlit run your_python_file.py
st.title()：此函數可讓您將標題新增至應用程式。
st.header()：此函數用於指定節的標題。
st.markdown()：函數用來設定 markdown的一個部分。
st.subheader()：此函數用於設定節的子標題。
st.caption()：函數用於編寫Captions.
st.code()：此函數用於設定程式碼。
st.latex()：此函數顯示格式化為 LaTeX 的數學表達式。
import streamlit as st
st.write("Hello ,let's learn how to build a streamlit app together")
下面我們列出了一些顯示圖像、視訊和音訊檔案的函數。
st.image():此函數用於描繪影像。
st.audio()：此函數用於顯示音訊。
st.video()：此函數用於顯示影片。
streamlit run main.py
小部件是最重要的使用者介面組件。 Streamlit 擁有各種小部件，可讓您透過按鈕、滑桿、文字輸入等直接在應用程式中建立互動性。
st.checkbox()：函數傳回一個布林值。選中該框後，它將返回 True 值。否則，它會傳回一個 False 值。
st.button()：此函數用於顯示按鈕小部件。
st.radio()：此函數顯示單選按鈕小工具。
st.selectbox()：此函數用於示範選擇小工具。
st.multiselect()：此函數用於顯示多重選擇小工具。
st.select_slider()：此函數用於顯示選擇滑桿小工具。
st.slider()：此函數用於顯示滑桿小工具。
pip install streamlit
st.number_input()：此函數顯示數位輸入小工具。
st.text_input()：此函數顯示文字輸入小工具。
st.date_input()：此函數顯示一個日期輸入小部件以選擇date.
st.time_input()：此函數公開時間輸入小部件以選擇時間。
st.text_area()：此函數顯示文字輸入
st.file_uploader()：此函式用來示範一個檔案uploader widget。
st.color_picker()：操作函數來示範一個檔案上傳器widget。
streamlit hello
此時，我們將解釋如何為我們的應用程式新增進度條以及錯誤和成功等狀態訊息。
st.balloons()：此函數用於顯示氣球進行慶祝。
st.progress()：此函數用於顯示進度條。
st.spinner()：此函數在執行過程中示範一則暫時等待訊息。
streamlit run your_python_file.py
st.success()：此函數顯示成功訊息。
st.error()：此函數用於示範錯誤訊息。
st.warning()：此函數用於顯示警告訊息。
st.info()：此函數顯示資訊性訊息。
st.exception()：函數用於顯示異常訊息。
pip install streamlit
我們也可以在您的頁面上建立側邊欄或容器來組織您的應用程式。應用程式頁面的層次結構和排列會對您的使用者體驗產生巨大影響。組織您的內容可以讓訪客更了解您的網站並更輕鬆地導航。它還可以幫助他們更快地找到他們想要的東西，並增加他們返回的可能性。
將元素傳遞給 st.sidebar() 會將此元素固定到左側，讓使用者專注於內容，使您的應用程式更有條理、更易於處理。
streamlit hello
st.container() 用於建構一個不可見的容器，您可以在其中放置元素，從而創建有用的排列和層次結構。
streamlit run your_python_file.py
python -m streamlit run your_python_file.py
資料視覺化透過將資料整理成更簡單的格式來簡化講述故事，突出趨勢和異常值。良好的視覺化可以傳達敘述性訊息，消除數據中的噪音並強調有價值的訊息。然而，它比僅僅修飾圖表以使其看起來更好或拍打資訊圖表的「資訊」部分要複雜得多。
有效的資料視覺化是形式和功能之間的微妙平衡行為。簡單的圖表可能太無聊，無法引起注意或傳達強烈的訊息，而最令人驚嘆的視覺化可能無法傳達正確的想法。數據和視覺效果需要協同工作。然而，將出色的分析與精彩的故事敘述相結合是一門藝術。
st.pyplot()：函數用於顯示 matplotlib.pyplot 圖形。
pip install streamlit
st.line_chart()：此函數用於顯示折線圖。
streamlit hello
st.bar_chart():此函數用來展示長條圖。
streamlit run your_python_file.py
st.map()：此函數在應用程式中顯示地圖。但是，它需要緯度和經度值，且不能為 null/NA。
python -m streamlit run your_python_file.py
st.dataframe()：此指令將 DataFrame 顯示為互動式表格。它適用於各種類似集合和類似 DataFrame 的物件類型。
import streamlit as st
st.write("Hello ,let's learn how to build a streamlit app together")
您也可以傳遞 Pandas Styler 物件來更改渲染的 DataFrame 的樣式：
streamlit run main.py
在本文中，在介紹了 Streamlit Web 框架之後，我示範如何安裝 Streamlit 並執行該應用程式。我們還探索了一些基本命令、小部件和資料視覺化功能。
在我的下一篇文章中，我們將建立一個 Streamlit Web 應用程式來連接到 IRIS 資料集並一起探索 Streamlit 的高級概念。
謝謝
以上是了解 Python Streamlit Web 框架的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
