Streamlit快速入门指南

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Streamlit是一个Python库，允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。

Streamlit介绍

Streamlit是一个Python库，允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。使用Streamlit，您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序，让用户与您的数据和模型进行交互。

Streamlit旨在简单直观，专注于通过几行代码轻松创建美观和功能强大的应用程序。它包括广泛的内置小部件和工具，用于显示数据，处理用户输入和创建自定义可视化。

快速入门指南

要开始使用Streamlit，请按照以下步骤操作：

使用pip安装Streamlit：pip install streamlit 创建一个新的Python文件并导入Streamlit：import streamlit as st 使用Streamlit的API定义您的应用程序，其中包括用于创建小部件，显示数据和处理用户输入的函数。 使用命令streamlit run <filename.py>运行您的应用程序。 以下是一个简单的Streamlit应用程序示例，显示滑块小部件和绘图：

```python import streamlit as st import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

定义滑块小部件

x = st.slider('选择x的值', 0.0, 10.0, 5.0)

根据滑块值创建绘图

y = np.sin(x) plt.plot(x, y) st.pyplot()

```

该应用程序显示一个滑块小部件，允许用户选择x的值，然后根据该值显示正弦函数的绘图。您可以将此应用程序保存为Python文件(例如myapp.py)，然后在终端中运行命令streamlit run myapp.py来运行该应用程序。

最佳实践

以下是使用Streamlit时应记住的最佳实践：

保持代码组织和模块化，清晰分离应用程序的不同组件。 使用Streamlit的缓存功能来提高性能并避免不必要的计算。 使用Streamlit的布局选项创建干净直观的用户界面。 尽可能使用Streamlit的内置小部件和工具，而不是重新发明轮子。 充分测试您的应用程序，包括边缘情况和错误处理。 考虑使用像Git这样的版本控制系统来管理您的代码并与他人合作。 通过遵循这些最佳实践，您可以创建高质量的Streamlit应用程序，易于使用，维护和扩展。

其它一些有趣的例子

Streamlit官方有一个应用程序和图表库 Streamlit Gallery，其中包括各种各样的示例，从简单的小部件到复杂的机器学习模型。

下面基于我最近的学习，提供两个有趣的实例。

文本生成器

```python import streamlit as st import markovify

读取文本文件

with open("text.txt") as f: text = f.read()

使用Markov模型生成文本

text_model = markovify.Text(text)

创建Streamlit应用程序

st.title("文本生成器") with st.form(key='myform'): submitbutton = st.formsubmitbutton(label='生成文本') if submitbutton: # 生成文本 generatedtext = textmodel.makesentence() # 显示生成的文本 st.write(generated_text) ```

这个应用程序使用Markov模型生成文本。用户可以上传自己的文本文件，然后使用应用程序生成新的文本。应用程序使用Streamlit的表单小部件来处理用户输入和提交。

图像分类器

```python import streamlit as st import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy as np

加载模型

model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

创建Streamlit应用程序

st.title("图像分类器") uploadedfile = st.fileuploader("上传一张图片", type=["jpg", "jpeg", "png"]) if uploadedfile is not None: # 加载图像 image = Image.open(uploadedfile) # 调整图像大小 image = image.resize((224, 224)) # 转换为NumPy数组 imagearray = np.array(image) # 扩展维度 imagearray = np.expanddims(imagearray, axis=0) # 预测图像类别 predictions = model.predict(imagearray) # 获取最高概率的类别 predictedclass = np.argmax(predictions[0]) # 显示预测结果 st.write("预测结果：", predicted_class) ```

这个应用程序使用TensorFlow模型来对上传的图像进行分类。用户可以上传一张图像，然后应用程序将使用模型对图像进行分类，并显示预测结果。应用程序使用Streamlit的文件上传小部件来处理用户输入。

网址：Streamlit快速入门指南 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/940328

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