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【Web快速开发】Streamlit_streamlit页面布局

作者：从前慢现在也慢 | 2024-04-12 10:54:59

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streamlit页面布局

Installation - Streamlit Docshttps://docs.streamlit.io/library/get-started/installation

Streamlit 的特色：

  1. API简单明了，易上手
  2. 无须学习前端知识（html、css、javascript）
  3. 支持markdown和html文本的渲染

一、快速了解Streamlit

  • 对于用户的每一次交互，整个脚本从头到尾执行一遍
  • Streamlit基于UI组件的状态给变量赋值
  • 缓存让Streamlit可以避免重复请求数据或重复计算

1. 效果展示：

2. 样例代码：

  1. import streamlit as st
  2. import pandas as pd
  3. import numpy as np
  4.  
  5. DATE_COLUMN = 'date/time'
  6. DATA_URL = ('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz')
  7.  
  8. #缓存机制，再一个函数前使用@st.cache，用户在第二次使用时，可以直接读取。当然，前提是传进去的参数要是一样的。
  9. @st.cache
  10. def load_data(nrows):
  11.     data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows)
  12.     lowercase = lambda x: str(x).lower()
  13.     data.rename(lowercase, axis='columns', inplace=True)
  14.     data[DATE_COLUMN] = pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN])
  15.     return data
  16.  
  17. # 创建一个文本框，让用户知道数据正在加载
  18. data_load_state = st.text('Loading data...')
  19. # 展示数据的前1000行
  20. data = load_data(1000)
  21. # 告诉用户数据已经加载成功
  22. data_load_state.text('Done! (using st.cache)')
  23.  
  24. #添加一个单选框，是否要显示表格里面的内容
  25. if st.checkbox('Show raw data'):
  26.     st.subheader('Raw data')
  27.     st.write(data)
  28.  
  29. st.subheader('Number of pickups by hour')
  30. hist_values = np.histogram(data[DATE_COLUMN].dt.hour, bins=24, range=(0,24))[0]
  31. #绘制柱状图
  32. st.bar_chart(hist_values)
  33.  
  34. # Some number in the range 0-23
  35. hour_to_filter = st.slider('hour', 0, 23, 17)
  36. filtered_data = data[data[DATE_COLUMN].dt.hour == hour_to_filter]
  37.  
  38. st.subheader('Map of all pickups at %s:00' % hour_to_filter)
  39. st.map(filtered_data)

 

二、Streamlit功能介绍

  • 渲染图表
  • 页面布局
  • 输入交互

1. 渲染图表

2. 页面布局

2.1 整体页面配置

  1. st.set_page_config(
  2.      page_title="Ex-stream-ly Cool App",
  3.      page_icon="
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