Streamlit介绍
Streamlit是一个Python库，允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。使用Streamlit，您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序，让用户与您的数据和模型进行交互。
Streamlit旨在简单直观，专注于通过几行代码轻松创建美观和功能强大的应用程序。它包括广泛的内置小部件和工具，用于显示数据，处理用户输入和创建自定义可视化。
快速入门指南
要开始使用Streamlit，请按照以下步骤操作：
使用pip安装Streamlit：pip install streamlit 创建一个新的Python文件并导入Streamlit：import streamlit as st 使用Streamlit的API定义您的应用程序，其中包括用于创建小部件，显示数据和处理用户输入的函数。 使用命令streamlit run <filename.py>运行您的应用程序。 以下是一个简单的Streamlit应用程序示例，显示滑块小部件和绘图：
python
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import streamlit as st
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义滑块小部件
x = st.slider('选择x的值', 0.0, 10.0, 5.0)
# 根据滑块值创建绘图
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
st.pyplot()
该应用程序显示一个滑块小部件，允许用户选择x的值，然后根据该值显示正弦函数的绘图。您可以将此应用程序保存为Python文件（例如myapp.py），然后在终端中运行命令streamlit run myapp.py来运行该应用程序。
最佳实践
以下是使用Streamlit时应记住的最佳实践：
保持代码组织和模块化，清晰分离应用程序的不同组件。 使用Streamlit的缓存功能来提高性能并避免不必要的计算。 使用Streamlit的布局选项创建干净直观的用户界面。 尽可能使用Streamlit的内置小部件和工具，而不是重新发明轮子。 充分测试您的应用程序，包括边缘情况和错误处理。 考虑使用像Git这样的版本控制系统来管理您的代码并与他人合作。 通过遵循这些最佳实践，您可以创建高质量的Streamlit应用程序，易于使用，维护和扩展。
其它一些有趣的例子
Streamlit官方有一个应用程序和图表库 Streamlit Gallery，其中包括各种各样的示例，从简单的小部件到复杂的机器学习模型。
下面基于我最近的学习，提供两个有趣的实例。
文本生成器
python
复制代码
import streamlit as st
import markovify
# 读取文本文件
with open("text.txt") as f:
text = f.read()
# 使用Markov模型生成文本
text_model = markovify.Text(text)
# 创建Streamlit应用程序
st.title("文本生成器")
with st.form(key='my_form'):
submit_button = st.form_submit_button(label='生成文本')
if submit_button:
# 生成文本
generated_text = text_model.make_sentence()
# 显示生成的文本
st.write(generated_text)
这个应用程序使用Markov模型生成文本。用户可以上传自己的文本文件，然后使用应用程序生成新的文本。应用程序使用Streamlit的表单小部件来处理用户输入和提交。
图像分类器
python
复制代码
import streamlit as st
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np
# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# 创建Streamlit应用程序
st.title("图像分类器")
uploaded_file = st.file_uploader("上传一张图片", type=["jpg", "jpeg", "png"])
if uploaded_file is not None:
# 加载图像
image = Image.open(uploaded_file)
# 调整图像大小
image = image.resize((224, 224))
# 转换为NumPy数组
image_array = np.array(image)
# 扩展维度
image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)
# 预测图像类别
predictions = model.predict(image_array)
# 获取最高概率的类别
predicted_class = np.argmax(predictions[0])
# 显示预测结果
st.write("预测结果：", predicted_class)
这个应用程序使用TensorFlow模型来对上传的图像进行分类。用户可以上传一张图像，然后应用程序将使用模型对图像进行分类，并显示预测结果。应用程序使用Streamlit的文件上传小部件来处理用户输入。
