構建可視化 web的 Python 神器streamlit

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前言：

今天要介紹這個神器，可以說是  pywebio  的 Plus  + Pro  + Max  版，原諒我的詞窮，但它真的非常的強～ 
正常在學習一個新框架之前， 肯定要先調研下這個框架究竟能做些什麼事吧？

但對於 streamlit 來說，請你相信我，這是一個你可以無腦去學習的框架，我之所以這麼說，是因為我相信終有一天，你一定能用得上它。

Streamlit 是一個用於機器學習、數據可視化的 Python 框架，它能幾行代碼就構建出一個精美的在線 app 應用。

它能做什麼，取決於你想幹什麼？

streamlit 的功能強大，要學習的函數雖然多，但非常容易上手，學習成本卻遠比 前端+Flask 來得低得低。接下來，我會一一介紹。

1. 如何安裝？

和安裝其他包一樣，安裝 streamlit 非常簡單，一條命令即可

➜ pip install streamlit 

考慮到 streamlit 會附帶安裝比較多的工具依賴包，為瞭不污染當前的主要環境，我使用 venv 新建一個虛擬環境。

➜ python3 -m venv .

然後使用如下命令進入該虛擬環境

➜ source ./venv/bin/activate

接下來，再安裝 streamlit ，命令在上邊。

安裝的包比較多（數瞭下竟然接近 92 個？），過程也會很久，需要點耐心

➜ pip list | wc -l
      92

在安裝過程中，可能會遇到一些問題，但也不一定，這取決於你的機器，如遇到問題請自行借助搜索引擎解決。

2. 入門示例

Streamlit 提供瞭一些入門示例，執行如下命令即可

➜ streamlit hello

執行後 streamlit 會自動打開瀏覽器加載一個本地頁面 http://localhost:8501/

這裡面有很多的 demo，你可以看一下，這些 Demo 還有對應的配套代碼

這些代碼直接拷貝保存，就可以在本地直接通過如下命令直接運行

➜ streamlit run st-demo.py

2. Markdown 文本

導入 streamlit 後，就可以直接使用 st.markdown() 初始化，調用不同的方法，就可以往文檔對象中填入內容

  • st.title()：文章大標題
  • st.header()：一級標題
  • st.subheader()：二級標題
  • st.text()：文本
  • st.code()：代碼，同時可設置代碼的語言，顯示的時候會高亮
  • st.latex()：latex 公式
  • st.caption()：小字體文本

如下我自己寫的一個小 Demo，供參考

import streamlit as st

# markdown
st.markdown('Streamlit Demo')

# 設置網頁標題
st.title('一個傻瓜式構建可視化 web的 Python 神器 -- streamlit')

# 展示一級標題
st.header('1. 安裝')

st.text('和安裝其他包一樣，安裝 streamlit 非常簡單，一條命令即可')
code1 = '''pip3 install streamlit'''
st.code(code1, language='bash')


# 展示一級標題
st.header('2. 使用')

# 展示二級標題
st.subheader('2.1 生成 Markdown 文檔')

# 純文本
st.text('導入 streamlit 後，就可以直接使用 st.markdown() 初始化')

# 展示代碼，有高亮效果
code2 = '''import streamlit as st
st.markdown('Streamlit Demo')'''
st.code(code2, language='python')

Streamlit 運行的方式 與普通的腳本 有所不同，應該使用 streamlit run st-demo.py

image.png

運行後就會自動打開瀏覽器加載這個頁面，如果沒有自動打開，也可以手動拷貝上圖中的鏈接打開訪問。

是不是有點那個味瞭？就這，還隻是開胃菜～

3. 數據圖表支持

3.1 圖表組件

關於數據的展示，streamlit 由兩個組件進行支持

  • table：普通的表格，用於靜態數據的展示
  • dataframe：高級的表格，可以進行數據的操作，比如排序

Table 的示例：

df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(10, 5),
    columns=('第%d列' % (i+1) for i in range(5))
)

st.table(df)

效果如下：

Datafram 的示例：

df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(10, 5),
    columns=('第%d列' % (i+1) for i in range(5))
)

st.dataframe(df.style.highlight_max(axis=0))

效果如下，可以看到在圖示外，有個向下的小箭頭，你點一下，就會進行排序，除此之外，你還能看到我對最大值進行瞭高亮顯示，原因是我傳入的參數是 df.style.highlight_max(axis=0)

其實還有 n 多種樣式，比如：

  • highlight_null：空值高亮
  • highlight_min：最小值高亮
  • highlight_max：最大值高亮
  • highlight_between：某區間內的值高亮
  • highlight_quantile：暫沒用過

這些你都可以在源代碼中找到示例

3.2 監控組件

在采集到一些監控數據後，若你需要做一個監控面板， streamlit 也為你提供的 metric 組件

如下代碼創建 三個指標，並且填入對應的數據

col1, col2, col3 = st.columns(3)
col1.metric("Temperature", "70 °F", "1.2 °F")
col2.metric("Wind", "9 mph", "-8%")
col3.metric("Humidity", "86%", "4%")

刷新頁面，就能看到下面的效果：

3.3 原生圖表組件

Streamlit 原生支持多種圖表：

  • st.line_chart：折線圖
  • st.area_chart：面積圖
  • st.bar_chart：柱狀圖
  • st.map：地圖

下面一一展示

折線圖

chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=['a', 'b', 'c'])
st.line_chart(chart_data)

面積圖

chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns = ['a', 'b', 'c'])
st.area_chart(chart_data)

柱狀圖

chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(50, 3),
    columns = ["a", "b", "c"])
st.bar_chart(chart_data)

地圖

df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4],
    columns=['lat', 'lon']
)
st.map(df)

3.4 外部圖表組件

Streamlit 的一些原生圖表組件，雖然做到瞭傻瓜式，但僅能輸入數據、高度和寬度，如果你想更漂亮的圖表，就像 matplotlib.pyplot、Altair、vega-lite、Plotly、Bokeh、PyDeck、Graphviz 那樣，streamlit 也提供瞭支持：

  • st.pyplot
  • st.bokeh_chart
  • st.altair_chart
  • st.altair_chart
  • st.vega_lite_chart
  • st.plotly_chart
  • st.pydeck_chart
  • st.graphviz_chart

對於這部分，熟悉的同學自行嘗試瞭，這裡不再演示。

4. 用戶操作支持

前面 streamlit 都隻是展示文本和數據，如果僅是如此，那 streamlit 也就 just so so

對於那些不會前端，並且平時有需要寫一些簡單的頁面的人說，能寫一些交互界面才是硬需求。

慶幸的是，你平時在網頁上、app 上能看到的交互組件，Streamlit 幾乎都能支持。。

  • button：按鈕
  • download_button：文件下載
  • file_uploader：文件上傳
  • checkbox：復選框
  • radio：單選框
  • selectbox：下拉單選框
  • multiselect：下拉多選框
  • slider：滑動條
  • select_slider：選擇條
  • text_input：文本輸入框
  • text_area：文本展示框
  • number_input：數字輸入框，支持加減按鈕
  • date_input：日期選擇框
  • time_input：時間選擇框
  • color_picker：顏色選擇器

這些內容非常多，也比較簡單，一個一個舉例也沒必要，大傢直接去看 streamlit 源碼裡的註釋即可。

5. 多媒體組件

想要在頁面上播放圖片、音頻和視頻，可以使用 streamlit 的這三個組件：

  • st.image
  • st.audio
  • st.video

6. 狀態組件

狀態組件用來向用戶展示當前程序的運行狀態，包括：

  • progress：進度條，如遊戲加載進度
  • spinner：等待提示
  • balloons：頁面底部飄氣球，表示祝賀
  • error：顯示錯誤信息
  • warning：顯示報警信息
  • info：顯示常規信息
  • success：顯示成功信息
  • exception：顯示異常信息（代碼錯誤棧）

效果如下：

7. 頁面佈局

Streamlit 是自上而下渲染的，組件在頁面上的排列順序與代碼的執行順序一致。

一個精美的 web app ，隻有上下單欄式的佈局肯定是不夠的。

實際上 streamlit 還提供瞭多種多樣的佈局：

st.sidebar：側邊欄

側邊欄可以做一些用戶操作控件

  • st.columns：列容器，處在同一個 columns 內組件，按照從左至右順序展示
  • st.expander：隱藏信息，點擊後可展開展示詳細內容，如：展示更多
  • st.container：包含多組件的容器
  • st.empty：包含單組件的容器

8. 流程控制系統

Streamlit 是自上而下逐步渲染出來的，若你的應用場景需要對渲染做一些控制，streamlit 也有提供對應的方法

  • st.stop：可以讓 Streamlit 應用停止而不向下執行，如：驗證碼通過後，再向下運行展示後續內容。
  • st.form：表單，Streamlit 在某個組件有交互後就會重新執行頁面程序，而有時候需要等一組組件都完成交互後再刷新（如：登錄填用戶名和密碼），這時候就需要將這些組件添加到 form 中
  • st.form_submit_button：在 form 中使用，提交表單。

9. 緩存特性提升速度

當用戶在頁面上做一些操作的時候，比如輸入數據，都會觸發整個 streamlit 應用代碼的重新執行，如果其中有讀取外部數據的步驟（數 GB 的數據），那這種性能損耗是非常可怕的。

但 streamlit 提供瞭一個緩存裝飾器，當要重新執行代碼渲染頁面的時候，就會先去緩存裡查一下，如果代碼或者數據沒有發生變化，就直接調用緩存的結果即可。

使用方法也簡單，在需要緩存的函數加上 @st.cache 裝飾器即可。

DATE_COLUMN = 'date/time'
DATA_URL = ('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/'
            'streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz')

@st.cache
def load_data(nrows):
    data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows)
    lowercase = lambda x: str(x).lower()
    data.rename(lowercase, axis='columns', inplace=True)
    data[DATE_COLUMN] = pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN])
    return data

10. 部署上線

在本地編寫的 streamlit 應用，運行起來後隻能在本地訪問。如果需要讓別人也能訪問這個應用，那你需要有一臺服務器，這樣才能通過公網ip進行訪問如果你需要服務器，可以點 這個鏈接 領個卷有優惠。另外，還有一個選擇，就是使用 Heroku 部署你的應用。Heroku是一個支持多種編程語言的雲平臺即服務，你隻要註冊一個帳號（聽說網易和 QQ 郵箱不行，我使用的 Gmail 註冊的）

然後創建自己的 app

這個 App 名字好像是要全網唯一，本想取個 hello-streamlit 的，發現早有人取過瞭。

然後為你的應用，創建幾個 Heroku 規定的文件

  • requirements.txt：依賴包文件
  • setup.sh：安裝腳本，主要是創建文件夾，寫入配置文件
  • Procfile：啟動腳本，告訴 Heroku 如何安裝並啟動應用

這些文件的編碼有固定的格式。

拿到瞭這份模板後，你就可以基於這份模板創建你的 git 倉庫

git init
git add --all
git commit -m "init"

然後部署到 Heroku

heroku login
heroku create
git push heroku master
heroku ps:scale web=1

按照命令行輸出的URL就可以訪問你的應用瞭。

查看Heroku日志：

heroku logs --tail

要想使用自己域名，需要先通過Heroku驗證。然後運行：

heroku domains:add hivecnstats.iswbm.com

使用 Heroku 唯一的缺點就是 Heroku 是需要梯子的，一般人訪問不瞭，沒條件的還是乖乖的備臺服務器吧。

12. 總結

Streamlit 一個開箱即用的工具集，它可以讓一個普通的個人開發者免於學習繁雜的前端知識，就可以輕松、快速的構建一個簡潔、優雅的 web app 應用，這是 streamlit 最吸引人的地方。

對於從事數據分析，機器學習領域的人來說，它絕對是開發神器，但即使你不是這些領域的人，你肯定也會有搭建一個 web app 需求的時候，streamlit 正是你需要的。

到此這篇關於構建可視化 web的 Python 神器streamlit的文章就介紹到這瞭,更多相關Python streamlit內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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