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          一個傻瓜式構(gòu)建可視化 web的 Python 神器 -- streamlit

          共 6293字,需瀏覽 13分鐘

           ·

          2022-01-03 05:21


          正常在學(xué)習(xí)一個新框架之前, 肯定要先調(diào)研下這個框架究竟能做些什么事吧?

          但對于 streamlit 來說,請你相信我,這是一個你可以無腦去學(xué)習(xí)的框架,我之所以這么說,是因?yàn)槲蚁嘈沤K有一天,你一定能用得上它。

          Streamlit 是一個用于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化的 Python 框架,它能幾行代碼就構(gòu)建出一個精美的在線 app 應(yīng)用。

          它能做什么,取決于你想干什么?

          streamlit 的功能強(qiáng)大,要學(xué)習(xí)的函數(shù)雖然多,但非常容易上手,學(xué)習(xí)成本卻遠(yuǎn)比 前端+Flask 來得低得低。接下來,我會一一介紹。

          # 1. 如何安裝?

          和安裝其他包一樣,安裝 streamlit 非常簡單,一條命令即可

          ??pip?install?streamlit?

          考慮到 streamlit 會附帶安裝比較多的工具依賴包,為了不污染當(dāng)前的主要環(huán)境,我使用 venv 新建一個虛擬環(huán)境。

          ??python3?-m?venv?.

          然后使用如下命令進(jìn)入該虛擬環(huán)境

          ??source?./venv/bin/activate

          接下來,再安裝 streamlit ,命令在上邊。

          安裝的包比較多(數(shù)了下竟然接近 92 個?),過程也會很久,需要點(diǎn)耐心

          ??pip?list?|?wc?-l
          ??????92

          在安裝過程中,可能會遇到一些問題,但也不一定,這取決于你的機(jī)器,如遇到問題請自行借助搜索引擎解決。

          # 2. 入門示例

          Streamlit 提供了一些入門示例,執(zhí)行如下命令即可

          ??streamlit?hello

          執(zhí)行后 streamlit 會自動打開瀏覽器加載一個本地頁面 http://localhost:8501/

          這里面有很多的 demo,你可以看一下,這些 Demo 還有對應(yīng)的配套代碼

          這些代碼直接拷貝保存,就可以在本地直接通過如下命令直接運(yùn)行

          ??streamlit?run?st-demo.py

          # 2. Markdown 文本

          導(dǎo)入 streamlit 后,就可以直接使用 st.markdown() 初始化,調(diào)用不同的方法,就可以往文檔對象中填入內(nèi)容

          • st.title():文章大標(biāo)題

          • st.header():一級標(biāo)題

          • st.subheader():二級標(biāo)題

          • st.text():文本

          • st.code():代碼,同時可設(shè)置代碼的語言,顯示的時候會高亮

          • st.latex():latex 公式

          • st.caption():小字體文本

          如下我自己寫的一個小 Demo,供你參考

          import?streamlit?as?st

          #?markdown
          st.markdown('Streamlit?Demo')

          #?設(shè)置網(wǎng)頁標(biāo)題
          st.title('一個傻瓜式構(gòu)建可視化?web的?Python?神器?--?streamlit')

          #?展示一級標(biāo)題
          st.header('1.?安裝')

          st.text('和安裝其他包一樣,安裝?streamlit?非常簡單,一條命令即可')
          code1?=?'''pip3?install?streamlit'''
          st.code(code1,?language='bash')


          #?展示一級標(biāo)題
          st.header('2.?使用')

          #?展示二級標(biāo)題
          st.subheader('2.1?生成?Markdown?文檔')

          #?純文本
          st.text('導(dǎo)入?streamlit?后,就可以直接使用?st.markdown()?初始化')

          #?展示代碼,有高亮效果
          code2?=?'''import?streamlit?as?st
          st.markdown('Streamlit?Demo')'''

          st.code(code2,?language='python')

          Streamlit 運(yùn)行的方式 與普通的腳本 有所不同,應(yīng)該使用 streamlit run st-demo.py

          運(yùn)行后就會自動打開瀏覽器加載這個頁面,如果沒有自動打開,也可以手動拷貝上圖中的鏈接打開訪問。

          是不是有點(diǎn)那個味了?就這,還只是開胃菜~

          # 3. 數(shù)據(jù)圖表支持

          ?3.1 圖表組件

          關(guān)于數(shù)據(jù)的展示,streamlit 由兩個組件進(jìn)行支持

          • table:普通的表格,用于靜態(tài)數(shù)據(jù)的展示

          • dataframe:高級的表格,可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的操作,比如排序

          Table 的示例

          df?=?pd.DataFrame(
          ????np.random.randn(10,?5),
          ????columns=('第%d列'?%?(i+1)?for?i?in?range(5))
          )

          st.table(df)

          效果如下

          Datafram 的示例

          df?=?pd.DataFrame(
          ????np.random.randn(10,?5),
          ????columns=('第%d列'?%?(i+1)?for?i?in?range(5))
          )

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

          效果如下,可以看到在圖示外,有個向下的小箭頭,你點(diǎn)一下,就會進(jìn)行排序

          除此之外,你還能看到我對最大值進(jìn)行了高亮顯示,原因是我傳入的參數(shù)是 df.style.highlight_max(axis=0)

          其實(shí)還有 n 多種樣式,比如:

          • highlight_null:空值高亮

          • highlight_min:最小值高亮

          • highlight_max:最大值高亮

          • highlight_between:某區(qū)間內(nèi)的值高亮

          • highlight_quantile:暫沒用過

          這些你都可以在源代碼中找到示例

          ?3.2 監(jiān)控組件

          在采集到一些監(jiān)控數(shù)據(jù)后,若你需要做一個監(jiān)控面板, streamlit 也為你提供的 metric 組件

          如下代碼創(chuàng)建 三個指標(biāo),并且填入對應(yīng)的數(shù)據(jù)

          col1,?col2,?col3?=?st.columns(3)
          col1.metric("Temperature",?"70?°F",?"1.2?°F")
          col2.metric("Wind",?"9?mph",?"-8%")
          col3.metric("Humidity",?"86%",?"4%")

          刷新頁面,就能看到下面的效果

          ?3.3 原生圖表組件

          Streamlit 原生支持多種圖表:

          • st.line_chart:折線圖

          • st.area_chart:面積圖

          • st.bar_chart:柱狀圖

          • st.map:地圖

          下面一一展示

          折線圖

          chart_data?=?pd.DataFrame(
          ????np.random.randn(20,?3),
          ????columns=['a',?'b',?'c'])

          st.line_chart(chart_data)

          面積圖

          chart_data?=?pd.DataFrame(
          ????np.random.randn(20,?3),
          ????columns?=?['a',?'b',?'c'])

          st.area_chart(chart_data)

          柱狀圖

          chart_data?=?pd.DataFrame(
          ????np.random.randn(50,?3),
          ????columns?=?["a",?"b",?"c"])
          st.bar_chart(chart_data)

          地圖

          df?=?pd.DataFrame(
          ????np.random.randn(1000,?2)?/?[50,?50]?+?[37.76,?-122.4],
          ????columns=['lat',?'lon']
          )
          st.map(df)

          ?3.4 外部圖表組件

          Streamlit 的一些原生圖表組件,雖然做到了傻瓜式,但僅能輸入數(shù)據(jù)、高度和寬度,如果你想更漂亮的圖表,就像 matplotlib.pyplot、Altair、vega-lite、Plotly、Bokeh、PyDeck、Graphviz 那樣,streamlit 也提供了支持:

          • st.pyplot

          • st.bokeh_chart

          • st.altair_chart

          • st.altair_chart

          • st.vega_lite_chart

          • st.plotly_chart

          • st.pydeck_chart

          • st.graphviz_chart

          對于這部分,熟悉的同學(xué)自行嘗試了,這里不再演示。

          # 4. 用戶操作支持

          前面 streamlit 都只是展示文本和數(shù)據(jù),如果僅是如此,那 streamlit 也就 just so so

          對于那些不會前端,并且平時有需要寫一些簡單的頁面的人說,能寫一些交互界面才是硬需求。

          慶幸的是,你平時在網(wǎng)頁上、app 上能看到的交互組件,Streamlit 幾乎都能支持。。

          • button:按鈕

          • download_button:文件下載

          • file_uploader:文件上傳

          • checkbox:復(fù)選框

          • radio:單選框

          • selectbox:下拉單選框

          • multiselect:下拉多選框

          • slider:滑動條

          • select_slider:選擇條

          • text_input:文本輸入框

          • text_area:文本展示框

          • number_input:數(shù)字輸入框,支持加減按鈕

          • date_input:日期選擇框

          • time_input:時間選擇框

          • color_picker:顏色選擇器

          這些內(nèi)容非常多,也比較簡單,一個一個舉例也沒必要,大家直接去看 streamlit 源碼里的注釋即可。

          # 5. 多媒體組件

          想要在頁面上播放圖片、音頻和視頻,可以使用 streamlit 的這三個組件:

          • st.image

          • st.audio

          • st.video

          # 6. 狀態(tài)組件

          狀態(tài)組件用來向用戶展示當(dāng)前程序的運(yùn)行狀態(tài),包括:

          • progress:進(jìn)度條,如游戲加載進(jìn)度

          • spinner:等待提示

          • balloons:頁面底部飄氣球,表示祝賀

          • error:顯示錯誤信息

          • warning:顯示報警信息

          • info:顯示常規(guī)信息

          • success:顯示成功信息

          • exception:顯示異常信息(代碼錯誤棧)

          效果如下:

          img

          # 7. 頁面布局

          Streamlit 是自上而下渲染的,組件在頁面上的排列順序與代碼的執(zhí)行順序一致。

          一個精美的 web app ,只有上下單欄式的布局肯定是不夠的。

          實(shí)際上 streamlit 還提供了多種多樣的布局:

          st.sidebar:側(cè)邊欄

          側(cè)邊欄可以做一些用戶操作控件

          st.columns:列容器,處在同一個 columns 內(nèi)組件,按照從左至右順序展示

          st.expander:隱藏信息,點(diǎn)擊后可展開展示詳細(xì)內(nèi)容,如:展示更多

          st.container:包含多組件的容器

          st.empty:包含單組件的容器

          # 8. 流程控制系統(tǒng)

          Streamlit 是自上而下逐步渲染出來的,若你的應(yīng)用場景需要對渲染做一些控制,streamlit 也有提供對應(yīng)的方法

          • st.stop:可以讓 Streamlit 應(yīng)用停止而不向下執(zhí)行,如:驗(yàn)證碼通過后,再向下運(yùn)行展示后續(xù)內(nèi)容。

          • st.form:表單,Streamlit 在某個組件有交互后就會重新執(zhí)行頁面程序,而有時候需要等一組組件都完成交互后再刷新(如:登錄填用戶名和密碼),這時候就需要將這些組件添加到 form 中

          • st.form_submit_button:在 form 中使用,提交表單。

          # 9. 緩存特性提升速度

          當(dāng)用戶在頁面上做一些操作的時候,比如輸入數(shù)據(jù),都會觸發(fā)整個 streamlit 應(yīng)用代碼的重新執(zhí)行,如果其中有讀取外部數(shù)據(jù)的步驟(數(shù) GB 的數(shù)據(jù)),那這種性能損耗是非??膳碌摹?/p>

          但 streamlit 提供了一個緩存裝飾器,當(dāng)要重新執(zhí)行代碼渲染頁面的時候,就會先去緩存里查一下,如果代碼或者數(shù)據(jù)沒有發(fā)生變化,就直接調(diào)用緩存的結(jié)果即可。

          使用方法也簡單,在需要緩存的函數(shù)加上 @st.cache 裝飾器即可。

          DATE_COLUMN?=?'date/time'
          DATA_URL?=?('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/'
          ????????????'streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz')

          @st.cache
          def?load_data(nrows):
          ????data?=?pd.read_csv(DATA_URL,?nrows=nrows)
          ????lowercase?=?lambda?x:?str(x).lower()
          ????data.rename(lowercase,?axis='columns',?inplace=True)
          ????data[DATE_COLUMN]?=?pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN])
          ????return?data

          # 10. 部署上線

          在本地編寫的 streamlit 應(yīng)用,運(yùn)行起來后只能在本地訪問。

          如果需要讓別人也能訪問這個應(yīng)用,那你需要有一臺服務(wù)器,這樣才能通過公網(wǎng)ip進(jìn)行訪問

          如果你需要服務(wù)器,可以點(diǎn) 這個鏈接 領(lǐng)個卷有優(yōu)惠。

          另外,還有一個選擇,就是使用 Heroku (https://heroku.com)部署你的應(yīng)用。

          Heroku是一個支持多種編程語言的云平臺即服務(wù),你只要注冊一個帳號(聽說網(wǎng)易和 QQ 郵箱不行,我使用的 Gmail 注冊的)

          然后創(chuàng)建自己的 app

          這個 App 名字好像是要全網(wǎng)唯一,本想取個 hello-streamlit 的,發(fā)現(xiàn)早有人取過了。

          然后為你的應(yīng)用,創(chuàng)建幾個 Heroku 規(guī)定的文件

          • requirements.txt:依賴包文件

          • setup.sh:安裝腳本,主要是創(chuàng)建文件夾,寫入配置文件

          • Procfile:啟動腳本,告訴 Heroku 如何安裝并啟動應(yīng)用

          這些文件的編碼有固定的格式,我這邊編寫好了一份模板下載地址 https://www.lanzout.com/ikMWkxqktgj

          拿到了這份模板后,你就可以基于這份模板創(chuàng)建你的 git 倉庫

          git?init
          git?add?--all
          git?commit?-m?"init"

          然后部署到 Heroku

          heroku?login
          heroku?create
          git?push?heroku?master
          heroku?ps:scale?web=1

          按照命令行輸出的URL就可以訪問你的應(yīng)用了。

          查看Heroku日志:

          heroku?logs?--tail

          要想使用自己域名,需要先通過Heroku驗(yàn)證。然后運(yùn)行:

          heroku?domains:add?hivecnstats.iswbm.com

          使用 Heroku 唯一的缺點(diǎn)就是 Heroku 是需要梯子的,一般人訪問不了,沒條件的還是乖乖的備臺服務(wù)器吧。

          # 12. 總結(jié)一下

          Streamlit 一個開箱即用的工具集,它可以讓一個普通的個人開發(fā)者免于學(xué)習(xí)繁雜的前端知識,就可以輕松、快速的構(gòu)建一個簡潔、優(yōu)雅的 web app 應(yīng)用,這是 streamlit 最吸引人的地方。

          對于從事數(shù)據(jù)分析,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人來說,它絕對是開發(fā)神器,但即使你不是這些領(lǐng)域的人,你肯定也會有搭建一個 web app 需求的時候,streamlit 正是你需要的。

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