streamlit (python构建web)之环境搭建

目录

前言

1. 什么是Streamlit？

2. Streamlit的原理

2.1 demo1-运行计时程序

2.2 demo2-随即密码生成器

3. 安装Streamlit

3.1 安装方式一

3.2 安装方式二

3.2.1 安装 conda¶

3.2.2 新建一个 conda 环境¶

3.2.3 激活 conda 环境¶

3.2.4 安装 Streamlit 库¶

4. 启动示例 Streamlit 应用

4.1 动画演示

4.2 绘画演示

4.3 映射演示

4.4 DataFrame 演示

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前言

        在微信的订阅号文章中偶然看到了一篇对于streamlit的介绍,因为此库对于学习过Javaweb和pythonweb开发的我来说,我个人认为比起python的flask等框架来说,streamlit 能够快速开发web程序用于开发安全扫描工具提供了极大的便利,在看到它的应用后,让我眼前一亮.

1. 什么是Streamlit？

       Streamlit是一个专为数据科学家设计的开源Python库，它通过提供直观的API简化了将数据分析脚本转化为完全功能的Web应用的过程。使用Streamlit，开发者可以轻松地添加交互式组件，如滑块、下拉菜单和文本输入框，以收集用户输入，同时能够动态地展示图表、图像、数据表格和文本，从而创建出既美观又实用的数据驱动应用。Streamlit的应用范围广泛，从快速原型开发到复杂的数据仪表板，都可以通过它来实现，极大地提高了开发效率并降低了技术门槛。

2. Streamlit的原理

        Streamlit的工作原理基于Python的Jupyter Notebook。它通过将Python脚本转换为交互式Web应用，让复杂的数据处理和分析过程变得可视化和可交互。Streamlit应用的运行依赖于一个简单的Web服务器，这使得它易于部署和分享。

        Jupyter Notebook 可以理解为笔记应用,每一段代码之间,可以独立运行下面用anaconda中内置的工具做个 Jupyter Notebook 演示.

        如下图所示,随便用我写的两个小demo进行演示:,  Jupyter Notebook 可以分别对代码片段进行运行,是数据分析科学家常常用的工具,当然本篇介绍的不是这个,也就简单介绍一下,可以运行不同的代码片段,并将运行的结果,包括数据,表格,甚至图表以及第三方库例如Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等的效果也可进行展示,因此广为使用.

2.1 demo1-运行计时程序

import time
 
def main():
    # 记录开始时间
    start_time = time.time()
    time.sleep(2)  # 模拟耗时2秒的任务
    # 记录结束时间
    end_time = time.time()
    # 计算并打印执行时间
    print(f"程序运行时间: {end_time - start_time} 秒")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

2.2 demo2-随即密码生成器

import random
import string
 
def generate_password(length=10):
    # 定义密码字符集，包括大小写字母和数字
    characters = string.ascii_letters + string.digits
    # 使用random.choices随机选择字符
    password = ''.join(random.choices(characters, k=length))
    return password
 
# 生成并打印密码
password = generate_password()
print("生成的随机密码是:", password)

3. 安装Streamlit

3.1 安装方式一

        直接进行dos命令安装,这种需要自己有配置好的python环境,这里我使用PyCharm的专业版进行使用,当然社区版也是可以的,这里我使用了prowershell也就是管理员名令环境,如果遇到无法安装,也可自行在管理员窗口下运行.

        安装Streamlit非常简单，只需要一行命令：

pip install streamlit

3.2 安装方式二

3.2.1 安装 conda¶

• 前往 Download Anaconda Distribution | Anaconda ，选择与你操作系统（Windows, Mac 或 Linux）对应的 conda 版本
• 下载安装器并运行，完成 conda 的安装

3.2.2 新建一个 conda 环境¶

        现在你已经装好了 conda ，让我们来创建一个 conda 环境来管理所有 Python 库依赖。

比如按照如下指令，使用 Python 3.9 版本创建一个新的环境：

conda create -n stenv python=3.9

其中 create -n stenv 表示创建一个名为 stenv 的 conda 环境，而 python=3.9 会指定 conda 环境使用 3.9 版本的 Python。

3.2.3 激活 conda 环境¶

要使用上一步刚创建好的名为 stenv 的 conda 环境，则需要使用如下的命令：

conda activate stenv

3.2.4 安装 Streamlit 库¶

激活环境之后就是时候安装 streamlit 库了：

pip install streamlit

4. 启动示例 Streamlit 应用

通过在命令窗口运行下面的命令即可进行测试

streamlit hello

        出现下面的提示输入邮箱直接按空格置空即可                         

浏览器会弹出一个web应用窗口,说明安装成功

http://localhost:8501/

                        下面是streamlit自带的一些动画演示,很神奇,并且出乎我的意料 

4.1 动画演示

         这个应用程序展示了如何使用 Streamlit 来构建很酷的动画。 它显示基于 Julia 集的动画分形。使用滑块 调整不同的参数。                              

4.2 绘画演示

此演示演示了绘图和动画的组合 流光。我们正在一个循环中生成一堆随机数，用于 5 秒。享受！

4.3 映射演示

此演示演示如何使用st.pydeck_chart显示地理空间数据。

4.4 DataFrame 演示

        此演示演示如何使用 Pandas DataFrames 进行可视化。 （数据由联合国数据浏览器提供。st.write