数据分析web可视化神器---streamlit框架，无需懂前端也能搭建出精美的web网站页面

pip install streamlit

streamlit hello
 

streamlit run xxx.py

import pandas as pd
import streamlit as st

st.write("1. write()函数基本操作")
#展示表格

st.write(pd.DataFrame({
    '第一列': [1,2,3,4,5],
    '第二列': [6,7,8,9,10]}
))

import streamlit as st

st.write("st.slider()滑块")
#slider参数为滑块自定义名称，返回值为滑动到的数值
num = st.slider("num")
st.write(num, "squred is", num*num)

import streamlit as st

st.write("文本框操作")
#文本框输入，回车结束
st.text_input("your name", key="name")
st.text_input("your age", key="age")

# 显示输入的值，根据key键来获取
st.write(st.session_state.name,st.session_state.age)

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.write("checkbox()多选框")
# 点击checkbox后返回True，未点击为False
ex1 = st.checkbox('显示/不显示 表格')
if ex1:
    df = pd.DataFrame(
        np.random.randn(20, 3),
        columns=['a', 'b', 'c']
    )
    st.write(df)

ex2 = st.checkbox('显示/不显示 滑块')
if ex2:
    x = st.slider('x')
    st.write(x)

import streamlit as st

#返回值为选中的内容信息
option = st.selectbox(
    label='请选择省份信息：',
    options=['河北','山东','河南','吉林']
)

st.write("您选择的是: ", option)

import streamlit as st

#侧边栏下拉框
add_selectbox = st.sidebar.selectbox(
    label="通讯方式选项",
    options=('微信','QQ','手机','邮件')
)
#获取下拉选项
st.write("下拉选项: ", add_selectbox)

#侧边栏滑块
add_slider = st.sidebar.slider(
    label="选择一个范围的值",
    min_value=0.0, max_value=100.0, value=(25.0, 75.0)
)
#获取滑块的值
st.write("值的范围: ", add_slider)

import streamlit as st

# st.columns参数表示列数，表示要在页面展示的列数
left_column, right_column = st.columns(2)  #显示两列布局容器
# 左边列设置，使用with
with left_column:
    # 返回值为选中的选项值
    chosen = st.radio(
        label='电脑品牌',
        options=('苹果', '华为', '小米')
    )
    st.write(f'你选择的品牌是: {chosen}')

# 右边列设置
with right_column:
    # 返回值为选中的选项值
    chosen = st.radio(
        label='手机品牌',
        options=('苹果', '华为', '小米')
    )
    st.write(f'你选择的品牌是: {chosen}')

import streamlit as st
import time
st.write("模拟长时间的计算...")

# 创建一个动态显示数据的容器，用于动态显示进度条的进度数值
value = st.empty()
#创建进度条，进度条初始值为0
bar = st.progress(0)
for i in range(100):
    #这是动态显示的数值
    value.text(f'Iteration {i+1}')
    # 更新进度条
    bar.progress(i+1)
    time.sleep(0.1)
st.write('运行结束!')

st.file_uploader()

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
st.write('上传penguins.csv文件,然后选择不同的两个企鹅特征,用散点图观察其分布形式。')

#创建文件上传组件，如果上传失败则返回None，上传下载都可以搞
upload_file = st.file_uploader(
    label = "上传数据集CSV文件" #自定义文件上传提示信息
)

#判断上传文件是否成功
if upload_file:
    df = pd.read_csv(upload_file)
    st.write('显示前5行数据：',df.head(5))
    st.success("上传文件成功！")
else:
    st.stop() # 退出

#制作下拉框，用于选择企鹅的不同特征
x_var = st.selectbox(
    label = "请选择:",
    options = ['bill_length_mm', 'bill_depth_mm', 'flipper_length_mm', 'body_mass_g']
)
#制作下拉框，用于选择企鹅的不同特征
y_var = st.selectbox(
    label = "请选择",
    options = ['bill_length_mm', 'bill_depth_mm', 'flipper_length_mm', 'body_mass_g']
)


fig, ax = plt.subplots() #返回值：画布、画布子图例
#绘制散点图

ax = sns.scatterplot(data=df,
                     x=x_var,
                     y=y_var,
                     hue='species'
                     )
plt.xlabel(x_var)
plt.ylabel(y_var)
plt.title('Penguins Scatter Plot')

#显示画布
st.pyplot(fig)

[server]
maxUploadSize = 4500

import streamlit as st


#创建文件上传组件，如果上传失败则返回None
upload_file = st.file_uploader(
    label = "上传图片" #自定义文件上传提示信息，

)


#判断上传文件是否成功
if upload_file:
    with open('上传图片.png','wb') as file:
        #注意，保存文件要保存上传对象.getvalue()
        file.write(upload_file.getvalue())

    st.success("上传文件成功！")
else:
    st.stop() # 退出

st.download_button()

import streamlit as st

st.write('下载playwright.png文件')

with open('playwright.png','rb') as file:
    st.download_button(
        label='download_button',
        data=file,
        file_name="playwright.png",
        mime='image/png'
    )