一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit

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MedusaSorcerer的博客


以下文章来源于微信公众号Python编程时光, 如有侵权,联系必删

今天要介绍这个神器,可以说是  pywebio  的 Plus  + Pro  + Max  版,原谅我的词穷,但它真的非常的强~ 
正常在学习一个新框架之前, 肯定要先调研下这个框架究竟能做些什么事吧?

但对于 streamlit 来说,请你相信我,这是一个你可以无脑去学习的框架,我之所以这么说,是因为我相信终有一天,你一定能用得上它。

Streamlit 是一个用于机器学习、数据可视化的 Python 框架,它能几行代码就构建出一个精美的在线 app 应用。

它能做什么,取决于你想干什么?

streamlit 的功能强大,要学习的函数虽然多,但非常容易上手,学习成本却远比 前端+Flask 来得低得低。接下来,我会一一介绍。

# 1. 如何安装?

和安装其他包一样,安装 streamlit 非常简单,一条命令即可

➜ pip install streamlit 

考虑到 streamlit 会附带安装比较多的工具依赖包,为了不污染当前的主要环境,我使用 venv 新建一个虚拟环境。

➜ python3 -m venv .

然后使用如下命令进入该虚拟环境

➜ source ./venv/bin/activate

接下来,再安装 streamlit ,命令在上边。

安装的包比较多(数了下竟然接近 92 个?),过程也会很久,需要点耐心

➜ pip list | wc -l
      92

在安装过程中,可能会遇到一些问题,但也不一定,这取决于你的机器,如遇到问题请自行借助搜索引擎解决。

# 2. 入门示例

Streamlit 提供了一些入门示例,执行如下命令即可

➜ streamlit hello

执行后 streamlit 会自动打开浏览器加载一个本地页面 http://localhost:8501/

这里面有很多的 demo,你可以看一下,这些 Demo 还有对应的配套代码

640.gif

这些代码直接拷贝保存,就可以在本地直接通过如下命令直接运行

➜ streamlit run st-demo.py

# 2. Markdown 文本

导入 streamlit 后,就可以直接使用 st.markdown() 初始化,调用不同的方法,就可以往文档对象中填入内容

  • st.title():文章大标题
  • st.header():一级标题
  • st.subheader():二级标题
  • st.text():文本
  • st.code():代码,同时可设置代码的语言,显示的时候会高亮
  • st.latex():latex 公式
  • st.caption():小字体文本

如下我自己写的一个小 Demo,供你参考

import streamlit as st

# markdown
st.markdown('Streamlit Demo')

# 设置网页标题
st.title('一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 -- streamlit')

# 展示一级标题
st.header('1. 安装')

st.text('和安装其他包一样,安装 streamlit 非常简单,一条命令即可')
code1 = '''pip3 install streamlit'''
st.code(code1, language='bash')


# 展示一级标题
st.header('2. 使用')

# 展示二级标题
st.subheader('2.1 生成 Markdown 文档')

# 纯文本
st.text('导入 streamlit 后,就可以直接使用 st.markdown() 初始化')

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

Streamlit 运行的方式 与普通的脚本 有所不同,应该使用 streamlit run st-demo.py

image.png

运行后就会自动打开浏览器加载这个页面,如果没有自动打开,也可以手动拷贝上图中的链接打开访问。

是不是有点那个味了?就这,还只是开胃菜~

图片

# 3. 数据图表支持

 3.1 图表组件

关于数据的展示,streamlit 由两个组件进行支持

  • table:普通的表格,用于静态数据的展示
  • dataframe:高级的表格,可以进行数据的操作,比如排序

Table 的示例

df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(105),
    columns=('第%d列' % (i+1for i in range(5))
)

st.table(df)

效果如下

图片

Datafram 的示例

df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(105),
    columns=('第%d列' % (i+1for i in range(5))
)

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

效果如下,可以看到在图示外,有个向下的小箭头,你点一下,就会进行排序

除此之外,你还能看到我对最大值进行了高亮显示,原因是我传入的参数是 df.style.highlight_max(axis=0)

图片

其实还有 n 多种样式,比如:

  • highlight_null:空值高亮
  • highlight_min:最小值高亮
  • highlight_max:最大值高亮
  • highlight_between:某区间内的值高亮
  • highlight_quantile:暂没用过

这些你都可以在源代码中找到示例

 3.2 监控组件

在采集到一些监控数据后,若你需要做一个监控面板, streamlit 也为你提供的 metric 组件

如下代码创建 三个指标,并且填入对应的数据

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%")

刷新页面,就能看到下面的效果

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 3.3 原生图表组件

Streamlit 原生支持多种图表:

  • st.line_chart:折线图
  • st.area_chart:面积图
  • st.bar_chart:柱状图
  • st.map:地图

下面一一展示

折线图

chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(203),
    columns=['a''b''c'])

st.line_chart(chart_data)

图片

面积图

chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(203),
    columns = ['a''b''c'])

st.area_chart(chart_data)

图片

柱状图

chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(503),
    columns = ["a""b""c"])
st.bar_chart(chart_data)

图片

地图

df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(10002) / [5050] + [37.76, -122.4],
    columns=['lat''lon']
)
st.map(df)

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 3.4 外部图表组件

Streamlit 的一些原生图表组件,虽然做到了傻瓜式,但仅能输入数据、高度和宽度,如果你想更漂亮的图表,就像 matplotlib.pyplot、Altair、vega-lite、Plotly、Bokeh、PyDeck、Graphviz 那样,streamlit 也提供了支持:

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

对于这部分,熟悉的同学自行尝试了,这里不再演示。

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# 4. 用户操作支持

前面 streamlit 都只是展示文本和数据,如果仅是如此,那 streamlit 也就 just so so

对于那些不会前端,并且平时有需要写一些简单的页面的人说,能写一些交互界面才是硬需求。

庆幸的是,你平时在网页上、app 上能看到的交互组件,Streamlit 几乎都能支持。。

  • button:按钮
  • download_button:文件下载
  • file_uploader:文件上传
  • checkbox:复选框
  • radio:单选框
  • selectbox:下拉单选框
  • multiselect:下拉多选框
  • slider:滑动条
  • select_slider:选择条
  • text_input:文本输入框
  • text_area:文本展示框
  • number_input:数字输入框,支持加减按钮
  • date_input:日期选择框
  • time_input:时间选择框
  • color_picker:颜色选择器

这些内容非常多,也比较简单,一个一个举例也没必要,大家直接去看 streamlit 源码里的注释即可。

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# 5. 多媒体组件

想要在页面上播放图片、音频和视频,可以使用 streamlit 的这三个组件:

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

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# 6. 状态组件

状态组件用来向用户展示当前程序的运行状态,包括:

  • progress:进度条,如游戏加载进度
  • spinner:等待提示
  • balloons:页面底部飘气球,表示祝贺
  • error:显示错误信息
  • warning:显示报警信息
  • info:显示常规信息
  • success:显示成功信息
  • exception:显示异常信息(代码错误栈)

效果如下:

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# 7. 页面布局

Streamlit 是自上而下渲染的,组件在页面上的排列顺序与代码的执行顺序一致。

一个精美的 web app ,只有上下单栏式的布局肯定是不够的。

实际上 streamlit 还提供了多种多样的布局:

st.sidebar:侧边栏

侧边栏可以做一些用户操作控件

图片

st.columns:列容器,处在同一个 columns 内组件,按照从左至右顺序展示

st.expander:隐藏信息,点击后可展开展示详细内容,如:展示更多

st.container:包含多组件的容器

st.empty:包含单组件的容器

# 8. 流程控制系统

Streamlit 是自上而下逐步渲染出来的,若你的应用场景需要对渲染做一些控制,streamlit 也有提供对应的方法

  • st.stop:可以让 Streamlit 应用停止而不向下执行,如:验证码通过后,再向下运行展示后续内容。
  • st.form:表单,Streamlit 在某个组件有交互后就会重新执行页面程序,而有时候需要等一组组件都完成交互后再刷新(如:登录填用户名和密码),这时候就需要将这些组件添加到 form 中
  • st.form_submit_button:在 form 中使用,提交表单。

# 9. 缓存特性提升速度

当用户在页面上做一些操作的时候,比如输入数据,都会触发整个 streamlit 应用代码的重新执行,如果其中有读取外部数据的步骤(数 GB 的数据),那这种性能损耗是非常可怕的。

但 streamlit 提供了一个缓存装饰器,当要重新执行代码渲染页面的时候,就会先去缓存里查一下,如果代码或者数据没有发生变化,就直接调用缓存的结果即可。

使用方法也简单,在需要缓存的函数加上 @st.cache 装饰器即可。

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. 部署上线

在本地编写的 streamlit 应用,运行起来后只能在本地访问。

如果需要让别人也能访问这个应用,那你需要有一台服务器,这样才能通过公网ip进行访问

如果你需要服务器,可以点 这个链接 领个卷有优惠。

另外,还有一个选择,就是使用 Heroku 部署你的应用。

Heroku是一个支持多种编程语言的云平台即服务,你只要注册一个帐号(听说网易和 QQ 邮箱不行,我使用的 Gmail 注册的)

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然后创建自己的 app

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这个 App 名字好像是要全网唯一,本想取个 hello-streamlit 的,发现早有人取过了。

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然后为你的应用,创建几个 Heroku 规定的文件

  • requirements.txt:依赖包文件
  • setup.sh:安装脚本,主要是创建文件夹,写入配置文件
  • Procfile:启动脚本,告诉 Heroku 如何安装并启动应用

这些文件的编码有固定的格式。

图片

拿到了这份模板后,你就可以基于这份模板创建你的 git 仓库

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

然后部署到 Heroku

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

按照命令行输出的URL就可以访问你的应用了。

查看Heroku日志:

heroku logs --tail

要想使用自己域名,需要先通过Heroku验证。然后运行:

heroku domains:add hivecnstats.iswbm.com

使用 Heroku 唯一的缺点就是 Heroku 是需要梯子的,一般人访问不了,没条件的还是乖乖的备台服务器吧。

# 12. 总结一下

Streamlit 一个开箱即用的工具集,它可以让一个普通的个人开发者免于学习繁杂的前端知识,就可以轻松、快速的构建一个简洁、优雅的 web app 应用,这是 streamlit 最吸引人的地方。

对于从事数据分析,机器学习领域的人来说,它绝对是开发神器,但即使你不是这些领域的人,你肯定也会有搭建一个 web app 需求的时候,streamlit 正是你需要的。

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开发工具
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