简化初学者指南

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数据科学和分析的趋势日益增强。从数据科学管道来看，最重要的步骤之一是模型部署。我们在 python 中有很多选项来部署我们的模型。一些流行的框架是 Flask 和 Django。但是使用这些框架的问题是，我们应该对 HTML、CSS 和 JavaScript 有所了解。牢记这些先决条件，阿德里安·特雷伊尔、蒂亚戈·特谢拉和阿曼达·凯利创造了“细流”。现在使用 streamlit，您可以轻松部署任何机器学习模型和任何 python 项目，而无需担心前端。Streamlit 非常方便用户使用。

在本文中，我们将学习 streamlit 的一些重要功能，创建一个 python 项目，并在本地 web 服务器上部署该项目。

让我们安装 streamlit。在命令提示符下键入以下命令。

pip install streamlit

一旦成功安装了 streamlit，运行给定的 python 代码，如果没有出现错误，那么 streamlit 就成功安装了，现在可以使用 Streamlit 了。

如何运行细流文件？

打开命令提示符或 Anaconda shell 并键入

streamlit run filename.py

运行小数据流文件

这里我的文件名是“sample.py”。在网络浏览器中打开本地网址。

理解小数据流的基本功能

1. 标题：

Python 3

# import module
import streamlit as st

# Title
st.title("Hello GeeksForGeeks !!!")

输出:

标题

2。标题和副标题:

计算机编程语言

# Header
st.header("This is a header")

# Subheader
st.subheader("This is a subheader")

输出:

标题/副标题

3。正文:

Python 3

# Text
st.text("Hello GeeksForGeeks!!!")

输出:

文本

4。降价:

Python 3

# Markdown
st.markdown("### This is a markdown")

输出:

减价

5。成功、信息、警告、错误、异常:

Python 3

# success
st.success("Success")

# success
st.info("Information")

# success
st.warning("Warning")

# success
st.error("Error")

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