Введение в Streamlit
Streamlit – это передовая библиотека Python, с помощью которой можно легко создавать красивые и интерактивные веб-приложения. Разработанный специально для проектов по науке о данных и машинному обучению, Streamlit позволяет разработчикам быстро создавать идеи и прототипы на основе данных и делиться ими с помощью всего нескольких строк кода. Являетесь ли вы опытным специалистом по обработке и анализу данных, инженером по машинному обучению или только начинаете, Streamlit всегда найдет что предложить. В этом блоге мы рассмотрим, что такое Streamlit, для чего он используется и почему вы должны рассмотреть возможность его использования в своем следующем проекте. Итак, приступим!
Начало работы со Streamlit
Начать работу со Streamlit невероятно просто и требует минимальной настройки. В этом разделе мы проведем вас через процесс установки, создадим ваше первое приложение Streamlit и познакомимся с основами компонентов Streamlit.
А. Установка Streamlit:
Чтобы начать работу со Streamlit, на вашем компьютере должен быть установлен Python. Если он у вас не установлен, вы можете загрузить его с официального сайта Python. После установки Python вы можете установить Streamlit, выполнив следующую команду в терминале или командной строке:
pip install streamlit
Б. Создание простого приложения Streamlit:
Теперь, когда у вас установлен Streamlit, давайте создадим ваше первое приложение Streamlit. Откройте свой любимый редактор кода и создайте новый файл Python. В файл добавьте следующий код:
import streamlit as st
st.title("Hello, Streamlit!")
st.write("This is my first Streamlit app.")
Сохраните файл и запустите его в терминале или командной строке, используя следующую команду:
streamlit run filename.py
Это запустит локальный сервер разработки, и вы сможете просматривать свое приложение Streamlit в веб-браузере.
С. Понимание основ компонентов Streamlit:
Компоненты Streamlit, также известные как виджеты, являются строительными блоками приложений Streamlit. Эти компоненты позволяют вам взаимодействовать с вашими данными и создавать красивые и информативные визуализации. Некоторые из наиболее часто используемых виджетов включают ввод текста, раскрывающиеся меню, ползунки, переключатели и флажки. Понимание этих компонентов является ключом к созданию эффективных и удобных приложений Streamlit.
В заключение, начать работу со Streamlit можно быстро и легко. С помощью всего нескольких строк кода вы можете запустить и запустить базовое приложение Streamlit. В следующем разделе мы более подробно рассмотрим различные компоненты, доступные в Streamlit, и способы их использования для создания красивых и интерактивных веб-приложений.
Компоненты Streamlit
Streamlit состоит из множества компонентов, которые позволяют с легкостью создавать красивые и интерактивные веб-приложения. В этом разделе мы более подробно рассмотрим некоторые из наиболее часто используемых компонентов Streamlit. , включая виджеты, диаграммы, таблицы данных, уценку и форматированный текст.
А. Виджеты:
Виджеты — это строительные блоки приложений Streamlit. Они позволяют вам взаимодействовать с вашими данными и создавать привлекательные визуализации. Некоторые из наиболее часто используемых виджетов в Streamlit включают:
i) Ввод текста. Виджет ввода текста позволяет вводить пользовательский ввод в виде текста.
ii) Раскрывающееся меню: виджет раскрывающегося списка позволяет создать раскрывающееся меню со списком параметров.
iii) Ползунок. Виджет ползунка позволяет выбрать значение из диапазона чисел, перемещая ползунок.
iv) Радиокнопки: радиокнопки позволяют отображать список опций, и пользователь может выбрать только одну опцию.
v) Флажки. Флажки позволяют представить список параметров, и пользователь может выбрать несколько параметров.
Б. Графики:
Диаграммы являются важным компонентом Streamlit и позволяют визуализировать данные осмысленным образом. Некоторые из наиболее часто используемых диаграмм в Streamlit включают:
i) Линейный график. Линейный график используется для отображения данных в виде ряда точек, соединенных линиями.
ii) Гистограмма. Гистограмма используется для отображения данных в виде набора горизонтальных или вертикальных полос.
iii) Круговая диаграмма. Круговая диаграмма используется для отображения данных в виде круга, разделенного на секции, каждая секция представляет часть целого.
С. Таблицы данных:
Таблицы данных — еще один важный компонент Streamlit, позволяющий отображать данные в табличном формате. Streamlit позволяет легко создавать и настраивать таблицы данных с помощью различных параметров стиля.
Д. Уценка и форматированный текст:
Streamlit также поддерживает уценку и форматированный текст, упрощая добавление текста и форматирование в ваше приложение. С помощью уценки и форматированного текста вы можете создавать заголовки, полужирный текст, курсив, маркеры и многое другое.
В заключение, компоненты Streamlit являются строительными блоками приложений Streamlit. Независимо от того, создаете ли вы диаграммы, таблицы данных или принимаете пользовательский ввод, Streamlit поможет вам. В следующем разделе мы рассмотрим некоторые расширенные функции Streamlit, включая настраиваемые компоненты, анимацию и темы.
Расширенные функции Streamlit
В этом разделе мы рассмотрим некоторые расширенные функции Streamlit, которые делают его мощным инструментом для визуализации данных и веб-разработки.
А. Пользовательские компоненты:
Streamlit упрощает создание пользовательских компонентов, расширяя его функциональные возможности и создавая уникальные пользовательские интерфейсы. Пользовательские компоненты могут быть как простыми, как одна строка кода, так и сложными, как многостраничная панель мониторинга.
Б. Интерактивность:
Интерактивность — ключевая функция Streamlit, позволяющая создавать динамичные и привлекательные приложения. С помощью Streamlit вы можете добавлять в свои приложения кнопки, ползунки и другие интерактивные элементы, что упрощает создание приложений, реагирующих на действия пользователя.
С. Визуализация данных:
В Streamlit имеется богатый набор встроенных компонентов визуализации данных, но вы также можете создавать собственные визуализации с помощью таких библиотек, как Matplotlib, Plotly и Seaborn.Эти библиотеки предоставляют широкий спектр возможностей визуализации. , от простых гистограмм до сложных трехмерных графиков.
Д. Интеграция с моделями машинного обучения:
Streamlit также упрощает интеграцию моделей машинного обучения в ваши приложения. Всего несколькими строками кода вы можете импортировать обученные модели, визуализировать данные и позволять пользователям делать прогнозы с помощью ваших моделей. Это делает Streamlit мощным инструментом для создания веб-приложений на основе машинного обучения. .
В заключение, Streamlit предлагает богатый набор расширенных функций, которые делают его мощным инструментом для визуализации данных и веб-разработки. Создаете ли вы пользовательские компоненты, добавляете интерактивность или интегрируете модели машинного обучения, Streamlit вы накрыли. Благодаря простоте использования, широкому спектру компонентов и интеграции с другими библиотеками Streamlit является обязательным инструментом как для специалистов по данным, так и для веб-разработчиков.
Случаи использования Streamlit
В этом разделе мы рассмотрим некоторые из реальных случаев использования Streamlit.Streamlit — это универсальный инструмент, который можно использовать в самых разных приложениях, что делает его незаменимым инструментом для работы с данными. ученых и веб-разработчиков.
А. Веб-приложения:
Streamlit упрощает создание веб-приложений, позволяя вам оживить свои данные и сделать их доступными для других. С помощью Streamlit вы можете создавать интерактивные приложения, которые позволяют пользователям исследовать и понимать ваши данные.
Б. Визуализация данных:
Streamlit — отличный инструмент для визуализации данных, предоставляющий богатый набор компонентов для визуализации данных. Независимо от того, создаете ли вы простые гистограммы или сложные трехмерные графики, Streamlit позволяет легко создавать привлекательные интерактивные визуализации.
С. Информационная панель:
Streamlit также упрощает создание информационных панелей, позволяя объединить несколько визуализаций и других элементов в единый интерфейс. С помощью Streamlit вы можете создавать настраиваемые информационные панели, которые предоставляют обзор ваших данных и позволяют пользователям исследовать и понимать их по-новому.
Д. Прототипы машинного обучения:
Streamlit – это мощный инструмент для создания прототипов машинного обучения, упрощающий тестирование и проверку моделей. Благодаря интеграции с библиотеками машинного обучения вы можете создавать прототипы, которые позволяют пользователям делать прогнозы и взаимодействовать с вашими моделями. Это делает Streamlit незаменимым инструментом для инженеров по машинному обучению и специалистов по данным.
В заключение можно сказать, что Streamlit — это универсальный инструмент, который можно использовать в самых разных областях. От веб-приложений до информационных панелей и прототипов машинного обучения — Streamlit позволяет легко воплотить ваши данные в жизнь и сделать их доступными для других. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, веб-разработчиком или инженером по машинному обучению, Streamlit станет обязательным инструментом в вашем наборе инструментов.
Заключение
В этом заключительном разделе мы обобщим ключевые моменты нашего обсуждения Streamlit и посмотрим, почему он так меняет правила игры в мире визуализации данных и веб-разработки.
А. Резюме Streamlit:
Streamlit — это мощный инструмент для визуализации данных и веб-разработки, который позволяет легко создавать привлекательные интерактивные приложения. Благодаря богатому набору компонентов, простоте использования и интеграции с другими библиотеками Streamlit является универсальным инструментом, который можно использовать в самых разных приложениях.
Б. Почему Streamlit меняет правила игры:
Streamlit представляет собой значительный сдвиг в том, как мы думаем о визуализации данных и веб-разработке. Акцентируя внимание на простоте использования и интерактивности, Streamlit может революционизировать то, как мы работаем с данными и делиться идеями с другими. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, веб-разработчиком или инженером по машинному обучению, Streamlit предлагает мощный инструмент для воплощения ваших данных в жизнь и предоставления доступа к ним для других.
С. Будущее Streamlit:
Будущее Streamlit выглядит светлым, поскольку все больше и больше специалистов по данным, веб-разработчиков и инженеров по машинному обучению используют этот мощный инструмент. Благодаря растущей пользовательской базе, расширяющемуся сообществу и активной разработке Streamlit готов сыграть важную роль в формировании будущего визуализации данных и веб-разработки.
Д. Рекомендации для дальнейшего обучения:
Чтобы получить максимальную отдачу от Streamlit, важно продолжать изучать и исследовать возможности этого мощного инструмента. Существует множество доступных ресурсов, включая документацию Streamlit, учебные пособия и онлайн-форумы. Участвуя в сообществе Streamlit и учась у других, вы можете продолжать совершенствовать свои навыки и раскрывать весь потенциал этого мощного инструмента.
В заключение, Streamlit меняет правила игры в мире визуализации данных и веб-разработки, упрощая создание привлекательных интерактивных приложений. Являетесь ли вы специалистом по данным, веб-разработчиком или инженером по машинному обучению, Streamlit предлагает мощный инструмент для воплощения ваших данных в жизнь и предоставления их другим. Продолжая изучать и исследовать возможности этого мощного инструмента, вы сможете полностью раскрыть его потенциал и оказать реальное влияние на свои данные.
Счастливого обучения!
⊂◉‿◉つ
Для практической реализации посетите мой репозиторий GitHub.
Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение/глубокое обучение/НЛП/компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле Linkedin.
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.
Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord.
Повысьте узнаваемость и признание вашего технического стартапа с помощью Circuit.
