成都网站备案查询,推广公众号的9种方法,保定市建网站的公司,微信开放平台与个人网站怎么更多资料获取
#x1f4da; 个人网站#xff1a;ipengtao.com 在当今数据驱动的世界中#xff0c;构建交互式、美观且高效的数据可视化应用变得至关重要。而Streamlit#xff0c;作为Python生态系统中为开发者提供了轻松创建Web应用的利器。
本文将深入探讨Streamlit的方…
更多资料获取 个人网站ipengtao.com 在当今数据驱动的世界中构建交互式、美观且高效的数据可视化应用变得至关重要。而Streamlit作为Python生态系统中为开发者提供了轻松创建Web应用的利器。
本文将深入探讨Streamlit的方方面面从基础使用到高级主题从数据可视化到部署与分享更涵盖了性能优化、安全性考虑等最佳实践。通过丰富的示例代码和详细解释将能够全面了解Streamlit的强大功能并在构建数据驱动应用时游刃有余。
Streamlit
Streamlit是一款用于构建数据科学和机器学习Web应用程序的Python库以其简单性和直观性而备受青睐。其独特之处在于通过仅需几行代码开发者即可将数据转化为交互式、美观的Web应用无需深厚的前端知识。
Streamlit的基础使用简单而强大开发者可以使用一系列简洁的API来添加文本、表格、图表等元素。而在交互组件方面Streamlit提供了按钮、输入框、下拉框等让用户能够与应用进行实时的交互。这使得开发者能够轻松构建起动态、响应式的数据应用。
不仅如此Streamlit还支持与主流数据可视化库如Matplotlib、Plotly的集成让开发者可以灵活选择最适合其应用的可视化方式。同时其对Markdown的支持使得文本展示更富表现力。
安装与基础使用
安装Streamlit
pip install streamlit创建第一个简单的应用程序
# app.py
import streamlit as stst.title(Hello Streamlit!)
st.write(这是一个简单的Streamlit应用程序。)基本元素与布局
文本与标题
st.title(这是一个标题)
st.header(这是一个头部)
st.subheader(这是一个子标题)
st.text(这是一段文本)图片与媒体
from PIL import Imageimage Image.open(example.jpg)
st.image(image, caption这是一张图片, use_column_widthTrue)表格
import pandas as pddata pd.DataFrame({列1: [1, 2, 3], 列2: [4, 5, 6]})
st.dataframe(data)交互组件
按钮与触发事件
if st.button(点击我):st.write(按钮被点击了)输入框与表单
name st.text_input(请输入你的名字)
st.write(你输入的名字是, name)下拉框与选择器
option st.selectbox(选择一个选项, [选项1, 选项2, 选项3])
st.write(你选择的是, option)数据可视化
绘图与图表
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx np.linspace(0, 10, 100)
y np.sin(x)st.line_chart(list(zip(x, y)))与Matplotlib、Plotly等集成
# Matplotlib
fig, ax plt.subplots()
ax.plot(x, y)
st.pyplot(fig)# Plotly
import plotly.express as px
fig px.scatter(xx, yy, titleScatter Plot)
st.plotly_chart(fig)高级主题
自定义主题与样式
# 创建一个自定义主题
custom_theme {primaryColor: #ff6347,backgroundColor: #f0f0f0,secondaryBackgroundColor: #d3d3d3,textColor: #121212,font: sans serif
}
st.set_page_config(page_titleCustom Theme Example, page_icon, layoutwide, initial_sidebar_statecollapsed)
st.set_theme(custom_theme)使用Markdown增强文本展示
st.markdown(## 这是Markdown标题)
st.markdown(这是 **加粗** 的文本)多页面应用程序
# app.py
import streamlit as stdef main():st.title(多页面应用程序示例)page st.sidebar.selectbox(选择一个页面, [主页, 关于我们])if page 主页:st.write(欢迎来到主页)elif page 关于我们:st.write(这是关于我们页面。)if __name__ __main__:main()部署与分享
将应用程序部署到云端
# 使用Streamlit Sharing
streamlit deploy app.py与他人共享你的应用 - 通过Streamlit Sharing链接分享- 将应用程序嵌入到网站中示例应用程序
构建一个简单的数据仪表盘
import numpy as np
import pandas as pd# 生成示例数据
data pd.DataFrame({日期: pd.date_range(2023-01-01, periods10, freqD),销售额: np.random.randint(100, 1000, size10)
})# 创建仪表盘
st.title(销售数据仪表盘)
st.line_chart(data.set_index(日期))创建一个交互式数据分析工具
# 导入数据集
data pd.read_csv(your_dataset.csv)# 选择变量
selected_variable st.selectbox(选择一个变量, data.columns)# 绘制箱线图
st.title(箱线图 - {}.format(selected_variable))
st.box_plot(data[selected_variable])最佳实践与注意事项
在使用Streamlit构建Web应用程序时以下是一些最佳实践和需要注意的事项以确保你的应用程序高效、稳定和安全
1. 优化应用程序性能
避免加载过大的数据集 在展示数据时只加载需要展示的部分避免加载整个数据集以提高应用程序的加载速度。
displayed_data load_large_dataset().head(100)
st.dataframe(displayed_data)使用缓存来提高性能 对于一些计算开销较大的部分使用st.cache来缓存计算结果减少重复计算的次数。
st.cache
def expensive_computation():# 进行一些耗时的计算return resultresult expensive_computation()
st.write(计算结果, result)2. 处理大规模数据
使用分页加载数据 当处理大规模数据时考虑使用分页加载只在需要时加载数据的部分提高应用程序的响应性。
# 使用分页加载数据
page_number st.number_input(选择页码, min_value1, value1)
data_subset load_large_dataset(page_numberpage_number)
st.dataframe(data_subset)考虑数据存储的优化方式 在存储大规模数据时选择合适的数据格式和存储引擎以提高数据的读取和写入效率。
# 使用Parquet格式进行数据存储
data.to_parquet(large_data.parquet)3. 安全性考虑
避免直接在应用程序中暴露敏感信息 不要直接在应用程序中展示或处理敏感信息确保用户的隐私和数据安全。
使用安全的数据传输方式如HTTPS 如果应用程序涉及到数据传输使用加密的传输协议如HTTPS以防止数据被窃取。
# 部署应用程序时启用HTTPS
streamlit run app.py --server.enableCORS false总结
在这篇文章中深入研究了Streamlit这个让构建Web应用变得轻而易举的Python神器。从基础使用到高级主题探讨了各个方面提供了全面而实用的信息。开始于Streamlit的简介了解了它是如何在数据科学家和开发者之间架起一座沟通的桥梁。通过示例代码展示了如何轻松创建基本元素、交互组件以及丰富的数据可视化。深入研究了高级主题包括自定义主题、Markdown的应用、以及多页面应用程序的构建。
除了基础和高级主题外还讨论了如何部署与分享Streamlit应用使其能够在云端得以展现并让他人轻松访问。在优化应用程序性能和处理大规模数据方面我们提供了实用的建议以确保应用程序的高效运行。最后强调了安全性的重要性教授如何避免直接暴露敏感信息并使用安全的数据传输方式。 Python学习路线 更多资料获取 个人网站ipengtao.com
如果还想要领取更多更丰富的资料可以点击文章下方名片回复【优质资料】即可获取 全方位学习资料包。 点击文章下方链接卡片回复【优质资料】可直接领取资料大礼包。
