Streamlit：构建和共享数据应用的更快方法

核心特点

简单易用：

只需几行 Python 代码即可创建交互式应用。

无需学习复杂的前端技术（如 HTML、CSS、JavaScript）。

快速迭代：

支持热重载（Hot Reload），修改代码后应用会自动更新。

适合快速原型开发和演示。

丰富的组件：

提供多种内置组件（如滑块、按钮、图表、表格等），方便构建交互界面。

支持 Markdown、LaTeX、图片、视频等内容的展示。

与数据科学工具无缝集成：

支持 Pandas、NumPy、Matplotlib、Plotly、Scikit-learn 等主流数据科学库。

可以直接嵌入机器学习模型和数据可视化。

部署方便：

支持本地运行和云端部署（如 Streamlit Cloud、Heroku、AWS 等）。

提供一键部署功能，快速分享应用。

主要功能

交互式组件：

提供多种交互组件，如滑块、按钮、下拉菜单、文件上传等

import streamlit as st


slider_value = st.slider("选择一个值", 0, 100)
st.write("你选择的值是：", slider_value)

数据展示：

支持表格、图表、Markdown 等多种数据展示方式、

import pandas as pd
import streamlit as st


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

可视化：

支持 Matplotlib、Plotly、Altair 等可视化库：

import matplotlib.pyplot as plt
import streamlit as st


fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
st.pyplot(fig)

机器学习集成：

可以直接加载和运行机器学习模型，并提供交互式界面

import streamlit as st
from sklearn.linear_model import LinearRegression


model = LinearRegression()
model.fit([[1], [2], [3]], [2, 4, 6])
prediction = model.predict([[4]])
st.write("预测结果：", prediction)

部署与分享：

通过 Streamlit Cloud 或其他平台一键部署应用

streamlit run app.py

应用场景

Streamlit 可用于各种数据科学和机器学习任务，以下是一些常见的应用场景：

数据可视化: 创建交互式数据可视化，以探索和分析数据集。

仪表板创建: 构建仪表板来监控关键指标和性能指标。

机器学习模型部署: 将机器学习模型部署为 Web 应用程序，以便他人使用。

原型设计和演示: 快速创建数据应用程序原型或演示文稿。

优缺点分析

社区资源与扩展

官方文档：提供详细的 API 说明和教程，适合深入探索功能 。

组件库：访问 Streamlit Components Gallery （https://streamlit.io/components）获取社区开发的扩展模块（如地图、3D 渲染） 。

案例参考：GitHub 上有大量开源项目，例如聊天机器人 和实时数据监控工具，可供学习复用。

1. Streamlit Official Examples

GitHub 地址: streamlit/streamlit

简介: Streamlit 官方仓库提供了许多示例代码，涵盖了从基础到高级的各种功能，比如交互式图表、数据表格、机器学习模型部署等。

推荐理由: 官方示例是学习 Streamlit 的最佳起点，代码简洁易懂。

2. Awesome Streamlit

GitHub 地址: MarcSkovMadsen/awesome-streamlit

简介: 这是一个收集了大量 Streamlit 资源和示例项目的仓库，包括教程、模板、组件和实际应用案例。

推荐理由: 如果你想快速找到高质量的 Streamlit 项目，这个仓库是一个宝藏。

3. Streamlit Demo Projects

GitHub 地址: streamlit/demo-self-driving

简介: 这是 Streamlit 官方提供的一个自动驾驶汽车数据可视化示例，展示了如何使用 Streamlit 处理和分析大规模数据集。

推荐理由: 适合学习如何处理复杂数据和创建交互式可视化。

4. Streamlit Components

GitHub 地址: streamlit/component-template

简介: 这是一个 Streamlit 自定义组件的模板项目，帮助你创建自己的 Streamlit 组件。

推荐理由: 如果你需要扩展 Streamlit 的功能（例如集成第三方库或自定义 UI），可以参考这个项目。

5. Streamlit Machine Learning Examples

GitHub 地址: dataprofessor/streamlit_freecodecamp

简介: 这是一个由 "Data Professor" 创建的 Streamlit 教程项目，专注于机器学习模型的部署和交互式数据科学应用。

推荐理由: 适合初学者学习如何将机器学习模型集成到 Streamlit 应用中。

6. Streamlit Dashboard Templates

GitHub 地址: andfanilo/streamlit-lottie

简介: 这个项目展示了如何在 Streamlit 中使用 Lottie 动画来创建更生动的仪表盘。

推荐理由: 如果你想让你的 Streamlit 应用更具吸引力，可以参考这个项目。

7. Streamlit for NLP

GitHub 地址: Jcharis/Streamlit_DataScience_Apps

简介: 这个项目展示了如何使用 Streamlit 构建自然语言处理（NLP）应用，例如文本分类、情感分析等。

推荐理由: 适合对 NLP 感兴趣的用户学习如何将 NLP 模型部署到 Web 应用中。

8. Streamlit for Computer Vision

GitHub 地址: whitphx/streamlit-webrtc

简介: 这个项目展示了如何在 Streamlit 中集成实时视频流处理（基于 WebRTC），适合计算机视觉应用。

推荐理由: 如果你需要处理实时视频或图像数据，这个项目非常有参考价值。

9. Streamlit for Geospatial Data

GitHub 地址: randyzwitch/streamlit-folium

简介: 这个项目展示了如何使用 Streamlit 和 Folium 库创建交互式地理空间数据可视化。

推荐理由: 适合需要处理地图和地理数据的用户。

10. Streamlit Deployment Examples

GitHub 地址: streamlit/streamlit-heroku

简介: 这个项目展示了如何将 Streamlit 应用部署到 Heroku 平台。

推荐理由: 如果你需要学习如何部署 Streamlit 应用，可以参考这个项目。

11. Streamlit for Financial Data

GitHub 地址: pmbaumgartner/streamlit-dashboard-template

简介: 这是一个金融数据仪表盘的模板项目，展示了如何使用 Streamlit 创建交互式金融数据分析工具。

推荐理由: 适合金融领域的数据科学家或分析师。

12. Streamlit for Healthcare

GitHub 地址: mrdbourke/streamlit-medical-app

简介: 这是一个医疗健康领域的 Streamlit 应用示例，展示了如何构建医疗数据分析工具。

推荐理由: 适合医疗健康领域的数据科学家。

13. Streamlit for Education

GitHub 地址: streamlit/example-app-countdown

简介: 这是一个简单的倒计时应用示例，适合教育用途。

推荐理由: 适合初学者学习 Streamlit 的基础功能。

14. Streamlit for EDA (Exploratory Data Analysis)

GitHub 地址: Jcharis/Streamlit-Data-Analysis-Apps

简介: 这个项目展示了如何使用 Streamlit 进行探索性数据分析（EDA）。

推荐理由: 适合数据分析师快速构建交互式 EDA 工具。

15. Streamlit for Time Series Analysis

GitHub 地址: andfanilo/streamlit-plotly-events

简介: 这个项目展示了如何使用 Streamlit 和 Plotly 进行时间序列数据的可视化。

推荐理由: 适合需要处理时间序列数据的用户。