Streamlit，快速构建数据应用的利器！

Streamlit，快速构建数据应用的利器！

写Python最头疼的就是做界面了，tk丑得要死，PyQt又特别复杂。要是能直接把数据处理和可视化的代码变成一个漂亮的网页，那该多爽啊！ Streamlit 就是干这个的，一个命令就能把Python脚本变成网页应用。

1.

基础组件上手快

随便写几行代码，就能整出一个还不错的界面：

import streamlit as st

st.title('我的第一个应用')

name = st.text_input('输入你的名字')

st.write(f'你好， {name}！')

number = st.slider('选择一个数字'， 0， 100)

st.write(f'你选择的数字是： {number}')

这代码放到一个py文件里，terminal里输入streamlit run app.py，马上就能看到效果了。

2.

数据展示贼方便

处理数据分析最常用的pandas和numpy，Streamlit都完美支持：

import pandas as pd

import streamlit as st

df = pd.read_csv('data.csv')

st.dataframe(df)  # 显示表格

st.line_chart(df)  # 画折线图

温馨提示：数据量太大的时候记得加个loading提示，不然用户还以为程序卡死了：

with st.spinner('数据加载中...')：

# 你的耗时操作

pass

3.

交互功能傻瓜式

做个文件上传，加个按钮，搞个侧边栏，都是一行代码的事：

uploaded_file = st.file_uploader(“选择一个CSV文件”)

if st.button('点我计算')：

# 处理数据

pass

with st.sidebar：

st.write('这是侧边栏')

4.

缓存让速度起飞

数据处理慢？加个@st.cache装饰器就搞定：

@st.cache

def load_big_data()：

# 超慢的数据处理

return result

5.

部署也不难

写完了想让别人也用？用Streamlit Cloud白嫖服务器，GitHub一推送，应用自动更新，爽得很！

说真的，以前搞个数据可视化界面得捣鼓好几天，现在一个小时就能整出个像模像样的应用。码农干活就得挑懒人工具，干嘛非要自己造轮子。