本文将深入探讨Streamlit的方方面面,从基础使用到高级主题,从数据可视化到部署与分享,更涵盖了性能优化、安全性考虑等最佳实践,通过丰富的示例代码和详细解释,将能够全面了解Streamlit的强大功能,并在构建数据驱动应用时游刃有余

在当今数据驱动的世界中，构建交互式、美观且高效的数据可视化应用变得至关重要。而Streamlit，作为Python生态系统中为开发者提供了轻松创建Web应用的利器。

Streamlit

Streamlit是一款用于构建数据科学和机器学习Web应用程序的Python库，以其简单性和直观性而备受青睐。其独特之处在于，通过仅需几行代码，开发者即可将数据转化为交互式、美观的Web应用，无需深厚的前端知识。

Streamlit的基础使用简单而强大，开发者可以使用一系列简洁的API来添加文本、表格、图表等元素。而在交互组件方面，Streamlit提供了按钮、输入框、下拉框等，让用户能够与应用进行实时的交互。这使得开发者能够轻松构建起动态、响应式的数据应用。

不仅如此，Streamlit还支持与主流数据可视化库（如Matplotlib、Plotly）的集成，让开发者可以灵活选择最适合其应用的可视化方式。同时，其对Markdown的支持使得文本展示更富表现力。

安装与基础使用

安装Streamlit

pip install streamlit

创建第一个简单的应用程序

# app.py
import streamlit as st
 
st.title("Hello Streamlit!")
st.write("这是一个简单的Streamlit应用程序。")

基本元素与布局

文本与标题

st.title("这是一个标题")
st.header("这是一个头部")
st.subheader("这是一个子标题")
st.text("这是一段文本")

图片与媒体

from PIL import Image
 
image = Image.open("example.jpg")
st.image(image, caption="这是一张图片", use_column_width=True)

表格

import pandas as pd
 
data = pd.DataFrame({"列1": [1, 2, 3], "列2": [4, 5, 6]})
st.dataframe(data)

交互组件

按钮与触发事件

if st.button("点击我"):
    st.write("按钮被点击了！")

输入框与表单

name = st.text_input("请输入你的名字")
st.write("你输入的名字是：", name)

下拉框与选择器

option = st.selectbox("选择一个选项", ["选项1", "选项2", "选项3"])
st.write("你选择的是：", option)

数据可视化

绘图与图表

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
 st.line_chart(list(zip(x, y)))

与Matplotlib、Plotly等集成

# Matplotlib
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
st.pyplot(fig)
      
# Plotly
import plotly.express as px
fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Scatter Plot")
st.plotly_chart(fig)

高级主题

自定义主题与样式

# 创建一个自定义主题
custom_theme = {
    "primaryColor": "#ff6347",
    "backgroundColor": "#f0f0f0",
    "secondaryBackgroundColor": "#d3d3d3",
    "textColor": "#121212",
    "font": "sans serif"
}
st.set_page_config(page_title="Custom Theme Example", page_icon="