StreamLit 构造 Web 应用

功能

Streamlit 帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具，几乎可取代 Flask 在机器学习项目中的地位。

个人感受

  • 确实非常方便，安装 python 库的 streamlit 后，可快速入门
  • 和学习前端相比，学习成本非常低
  • 界面比较美观，适合用于 demo 和内部展示
  • 通过简单的代码，就可以展示丰富的功能；但对于复杂的 UI 还没试
  • 不需要可见的 b/s 通讯，几乎所有交互都通过操作 streamlit 句柄完成
  • 使用很方便，功能是否强大还没试
  • 运行需要基于 streamlit 框架

安装

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$ pip install streamlit

运行示例

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$ streamlit hello --server.port 8080

我指定了端口，否则其默认运行端口是 8501

在其左侧可以选择几种主要的 demo

Pasted image 20220212132427.png

运行程序

将其中 dataframe 的 demo 写入一个文件 test.py，然后运行

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$ streamlit run test.py --server.port 8080

最简单的程序段示例：

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import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    np.random.randn(10, 20),
    columns=('col %d' % i for i in range(20)))

st.dataframe(dataframe.style.highlight_max(axis=0))

可以看到，操作几乎都基于句柄 st

对 Markdown 文本支持

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import streamlit as st
text = '''
# title1
## title2 
### title3
Streamlit is **_really_ cool**.
'''
st.markdown(text)
Pasted image 20220212141105.png

看起来也还不错，可以考虑 Obsidian+github+streamlit 建立自己的笔记网站，其优势在于支持强大的图表功能，且使用简单，不需要学习众多前端工具。

云功能（Streamlit Cloud）

部署到服务器：把 stream could 与 github 连接，运行其上的 python 代码或者展示其上笔记。

注册帐号

因为网络问题，建议使用 github 帐号登录 streamlit。

发布应用

  • 打开：https://share.streamlit.io/
  • 点 New App 按钮
  • 选：Paste GitHub URL
  • 然后将自己 github 中的代码地址复制到框内
  • 点 Deploy 后，即可在网页中看到运行后的代码效果

管理应用

在已创建的 app 右测点 Setting，在 Who can view this app 中选：This app is visible to anyone with the link，程序即可被所有用户访问。

参考

官网

streamlit开发手册

python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 重要组件介绍（二）