本文旨在快速上手python的streamlit庫,包括安裝，輸入數據，繪製圖表，基礎控件，進度條，免費部署。

Streamlit，更快地幫你建構和分享數據應用! streamlit官網如是説, 在數據處理，數據展示，機器學習原型，AI原型展示等方面十分契合。當然咱們用來做一些簡單的web應用也是完全沒問題的，上手難度低，部署簡單，且官方平台提供了免費的可公網訪問Streamlit Sharing託管.

快速介紹一些Streamlit的特點

• 和數據科學工具有很高集成度. Matplotlib, Pandas, Ploty, Altair等庫,都很好地在streamlit中做了適配, 可以在應用中直接展示這些庫生成的圖表和數據，在很多相關學術論文中都可以看見streamlit的影子。
• 易於部署. 可以通過很簡單的命令就完成應用的部署，在任何地方都可以運行，本地，雲服務器，也可以直接託管在官方的Streamlit Sharing.
• 實時更新. Streamlit應用會實時更新，每當數據變化，應用也會自動更新。

0x00 安裝

• 確認咱的python版本在3.8以上
• 使用pip直接進行安裝 pip install streamlit
  OK, 安裝就完畢了。 可以使用命令 streamlit hello
  

嗖~ streamlit自帶的HelloWorld Demo就彈出來了，可以扒拉一下左邊的demo。

0x01 編碼之前

• 在開始敲代碼之前, 先來講一個比較重要的點 -> 如何啓動streamlit app腳本

不同於一般的python腳本, 可以通過python xxx.py的方式運行，streamlit需要使用python -m streamlit run xxx.py來運行。(streamlit run之後跟的腳本，甚至可以是github倉庫鏈接, 比如:streamlit run https://github.com/Algieba-dean/ZhuGeHorary/blob/master/ZhuGeHorary_APP.py)

• Streamlit會實時監測修改, 代碼的改動在保存時，會同步更新到部署的App上.

  0x02 顯示數據

  st.write()

• st.write(),如果不知道用什麼，那就用它準沒錯. 即使有st.table(),st.dataframe()沒有什麼特別的需求

  import streamlit as st
  import pandas as pd
  st.write("顯示錶格：")
  st.write(pd.DataFrame({
    'A列': [1, 2, 3, 4],
    'B列': [101, 202, 303, 404]
  }))

  OK現在咱學會了最簡單的數據展示

0x03 輸入控件

st.text_input

• 最簡單的輸入控件, 可以輸入文本

  text = st.text_input("輸入一些文字吧")
  st.write(text)

OK，會這倆，就已經可以完成很大一部分任務了。

0x04 高級控件

• st.number_input數字輸入

  number = st.number_input("輸入一個0-100間的數字", min_value=0, max_value=100, step=1)

• st.slider滑動塊

  slider_number = st.slider(f"試着一口氣滑到數字{number}", min_value=0, max_value=10000, value=[0, 500])

  

• st.file_uploader文件上傳

  uploaded_file = st.file_uploader("上傳一個數據文件", type=['csv', 'txt'])

  

0x05 進度條

• st.progress 進度條

  import  time
  st.write("計算模擬中……")
  
  latest_iteration = st.empty()
  
  bar = st.progress(0)
  
  for i in range(100):
    latest_iteration.text(f"迭代到{i+1}")
    bar.progress(i + 1)
    time.sleep(0.1)
  
  st.write("模擬計算完畢！")

0x06 應用部署

• 將代碼上傳到Github，並將其設為公共倉庫
• 用github賬户登錄streamlit share
• 點擊右上角的Create app
• 點擊Deploy a public app from GitHub中的Deploy now
• 正確填入倉庫信息, 腳本文件名, 自己配置一個可用的url
• 點擊Deploy
• 然後經過等待，你的app就上線啦

結束

歡迎在這裏留下你的app鏈接