Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架,它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序,无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子,让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中,`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常,这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数,用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**:-安装Streamlit库:在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用:找到`streamlit-example-main`中的主Python文件(如`app.py`),然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器,你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**:-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础,它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**:-Streamlit支持用户输入,例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`,可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**:-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果,提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**:-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项,比如网格系统。
6.**部署**:-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务,只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**:-Streamlit有活跃的社区,用户可以分享代码和应用,找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库(如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等)可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目,你可以学习如何使用这些组件和功能,逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码,理解每个部分的作用,这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代,你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具,能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡