streamlit和grado的使用_streamlit 发布日志

1. streamlit

1.1 安装

Pip install streamlit
文档：
https://docs.streamlit.io/develop/api-reference/widgets/st.color_picker

1.2 常用方法

• 标题：st.title(“日志分析工具”)
• 选项卡：tab1, tab2 = st.tabs([“去重功能”, “检索功能”])
• 选项卡标题：st.header(“去重功能”)
• 文件上传：log_file = st.file_uploader(“上传日志文件”, type=[“txt”, “log”])
• 数值滑块：threshold = st.slider(“相似度调整”, 0.0, 1.0, step=0.01, value=0.8)
• 按钮：remove_button = st.button(“去重”)
• 输入框：st.text_input(“输入要检索的日志”)
• 输出框：st.text_area(“相似日志输出”, st.session_state[‘remove_output’], height=300)
• 下载按钮：st.download_button(“下载去重后的日志”, st.session_state[‘unique_file_content’], file_name=“unique_logs.txt”)
• 状态设置：st.session_state[‘remove_output’] = remove_output
  在streamlit中，下载按钮无法预定义，且用if的时候，必须带上状态设置，不是很方便。

1.3 使用demo

import streamlit as st

# 标题
st.title("日志分析工具")

# 创建选项卡
tab1, tab2 = st.tabs(["去重功能", "检索功能"])

with tab1:
    st.header("去重功能")
    log_file = st.file_uploader("上传日志文件", type=["txt", "log"])
    threshold = st.slider("相似度调整", 0.0, 1.0, step=0.01, value=0.8)
    remove_button = st.button("去重")

    if remove_button and log_file is not None:
        remove_output, unique_file_content, analogous_file_content = remove_and_print_analogous_logs(log_file, threshold)
        
        st.session_state['remove_output'] = remove_output
        st.session_state['unique_file_content'] = unique_file_content
        st.session_state['analogous_file_content'] = analogous_file_content

    if 'remove_output' in st.session_state:
        st.text_area("相似日志输出", st.session_state['remove_output'], height=300)
        st.download_button("下载去重后的日志", st.session_state['unique_file_content'], file_name="unique_logs.txt")
        st.download_button("下载相似日志", st.session_state['analogous_file_content'], file_name="analogous_logs.txt")

with tab2:
    st.header("检索功能")
    log_file_search = st.file_uploader("上传日志文件", type=["txt", "log"], key="log_file_search")
    search_log = st.text_input("输入要检索的日志")
    threshold_search = st.slider("相似度调整", 0.0, 1.0, step=0.01, value=0.8, key="threshold_search")
    search_button = st.button("检索", key="search_button")

    if search_button and log_file_search is not None:
        search_output = search_similar_logs(log_file_search, search_log, threshold_search)
        st.session_state['search_output'] = search_output

    if 'search_output' in st.session_state:
        st.text_area("检索相似日志输出", st.session_state['search_output'], height=300)
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1.4 运行

streamlit run demo.py

1.5 问题

第一次运行的时候报错出现：
OSError: [Errno 28] inotify watch limit reached 是由于 Linux 系统的 inotify 监视器数量达到上限导致的。可以通过增加 inotify 监视器的数量来解决这个问题。

解决方法

• 临时增加 inotify 监视器数量

在终端中执行以下命令来临时增加 inotify 监视器的数量：
sudo sysctl fs.inotify.max_user_watches=524288
sudo sysctl -p

• 永久增加 inotify 监视器数量

编辑 /etc/sysctl.conf 文件：
sudo nano /etc/sysctl.conf
#在文件末尾添加以下一行：
fs.inotify.max_user_watches=524288
#保存并退出编辑器，然后运行以下命令使更改生效：
sudo sysctl -p

2. gradio

2.1 安装

pip install gradio

2.2 常用方法

• 标题：gr.Markdown(“## 日志分析工具”)
• 选项卡：gr.Tab(“去重功能”)
• 文件：gr.File(label=“上传日志文件”)
• 数值滑块：gr.Slider(0.0, 1.0, step=0.01, value=0.8, label=“相似度调整”)
• 文本输入|结果展示：gr.Textbox(label=“相似日志输出”)
• 按钮：gr.Button(“检索”)
• 按钮点击：remove_button.click(fn=remove_and_print_analogous_logs, inputs=[log_file, threshold], outputs=[remove_output, unique_file_output, analogous_file_output])

2.3 使用demo

import gradio as gr

# 使用 Gradio 创建界面
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 日志分析工具")
    
    with gr.Tab("去重功能"):
        log_file = gr.File(label="上传日志文件")
        threshold = gr.Slider(0.0, 1.0, step=0.01, value=0.8, label="相似度调整")
        remove_button = gr.Button("去重")
        remove_output = gr.Textbox(label="相似日志输出")
        unique_file_output = gr.File(label="下载去重后的日志")
        analogous_file_output = gr.File(label="下载相似日志")

        remove_button.click(fn=remove_and_print_analogous_logs, inputs=[log_file, threshold], outputs=[remove_output, unique_file_output, analogous_file_output])

    with gr.Tab("检索功能"):
        log_file_search = gr.File(label="上传日志文件")
        search_log = gr.Textbox(label="输入要检索的日志")
        threshold_search = gr.Slider(0.0, 1.0, step=0.01, value=0.8, label="相似度调整")
        search_button = gr.Button("检索")
        search_output = gr.Textbox(label="检索相似日志输出")

        search_button.click(fn=search_similar_logs, inputs=[log_file_search, search_log, threshold_search], outputs=search_output)

demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7005)
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聊天框模式

# 创建 Gradio 界面
def create_gradio_interface():
    with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:
        gr.Markdown("## 日志知识库")
        with gr.Tab("知识库查询功能"):
            chatbot = gr.Chatbot(label="聊天框",height=550,bubble_full_width=False)
            user_input = gr.Textbox(label="输入查询", placeholder="输入你的查询")
            send_button = gr.Button("发送")
            clear = gr.ClearButton([user_input, chatbot])
            examples = gr.Examples(
                    examples=["R5版本升级失败", "网络中断","CPU高而且防火墙无法登陆","接口出现反复down和up的情况"],
                    inputs=user_input
                )
            
            send_button.click(search_with_query, inputs=[chatbot, user_input], outputs=chatbot)
            
            # 上传部分
        with gr.Tab("添加知识功能"):
            fault_type = gr.Textbox(label="故障类型", placeholder="输入故障类型")
            fault_description = gr.Textbox(label="故障描述", placeholder="输入故障描述")
            operation_mode = gr.Textbox(label="工作模式", placeholder="输入工作模式")
            component = gr.Textbox(label="组件", placeholder="输入组件")
            root_cause = gr.Textbox(label="问题根源", placeholder="输入问题根源")
            final_solution = gr.Textbox(label="最终解决方案", placeholder="输入最终解决方案")
            upload_button = gr.Button("上传")
            upload_output = gr.Textbox(label="上传结果")
            
            # 绑定按钮和函数
            upload_button.click(upload_with_qa, inputs=[fault_type,fault_description,operation_mode,component,root_cause,final_solution], outputs=upload_output)
            
            
        # 设置界面的标题和描述
        demo.title = "知识库交互界面"
        demo.description = "这个界面允许你搜索和上传知识库内容"


    return demo
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