Streamlit是一个用于创建数据应用的简单而强大的Python库。下面是如何开始使用Streamlit创建你的第一个应用的基本步骤：
安装Streamlit
首先，确保你已经安装了Python环境。然后，通过pip安装Streamlit：
pip install streamlit
创建你的第一个Streamlit脚本
-
在你选择的目录下，创建一个新的Python文件，例如
app.py。 -
打开
app.py，输入以下基础代码：
import streamlit as st
st.title('我的第一个Streamlit应用')
# 添加一个文本输入框
name = st.text_input('请输入你的名字：')
# 显示一条问候消息
if name:
st.write(f'你好，{name}！欢迎来到我的Streamlit应用！')
else:
st.write('请在上面输入你的名字。')
运行你的应用
在命令行中，切换到你的脚本所在的目录，并运行以下命令启动Streamlit应用：
streamlit run app.py
这将启动一个本地Web服务器，默认情况下，你可以通过访问http://localhost:8501来查看你的Streamlit应用。
探索更多功能
Streamlit的核心在于其简洁的API，允许你通过简单的Python脚本定义复杂的交互式应用。你可以轻松地添加：
- 文本、标题、图片和Markdown格式的内容。
- 数据框展示，支持Pandas DataFrame。
- 交互式图表，使用Plotly、Altair、Matplotlib等库。
- 按钮、滑块、复选框等交互式小部件，收集用户输入。
- 分页、条件显示内容等高级布局控制。
示例：展示一个简单图表
下面是一个展示如何在Streamlit中使用Pandas和Matplotlib展示图表的简单示例：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import streamlit as st
# 示例数据
data = {
'Year': [2008, 2009, 2010, 2011, 2012],
'Sales': [100, 150, 200, 250, 300]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 绘制图表
st.title('年度销售数据')
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='Year', y='Sales', data=df)
st.pyplot(plt)
随着你对Streamlit的探索深入，你可以参考其官方文档和社区资源，发现更多高级功能和最佳实践，以创建更复杂、更互动的数据应用。
