Streamlit 是一个开源 Python 库，可以让您在几分钟内将数据脚本转换为可共享的 Web 应用，而不是几周。它专为机器学习和数据科学团队设计，让他们可以轻松地为机器学习模型、数据可视化和其他数据科学工具创建交互式 UI。
产品概述
Streamlit 使数据科学家和机器学习工程师能够快速构建数据应用，而无需前端开发经验。通过简单的 Python 脚本，用户可以创建包含图表、表格、小部件和其他交互元素的 Web 应用。这些应用可以直接从浏览器访问，并且可以轻松部署到云端。
核心功能
简单易用的 API
Streamlit 提供了直观的 Python API，让您可以直接从 Python 代码中创建 UI 元素：
import streamlit as st
st.title("我的第一个 Streamlit 应用")
st.write("你好，世界！")
实时交互
应用会在您编辑代码时实时更新，无需刷新页面。这使得开发和调试过程非常快速高效。
丰富的组件库
Streamlit 提供了丰富的内置组件，包括：
- 文本和 Markdown 显示
- 图表和可视化（支持 Matplotlib、Plotly、Altair 等）
- 数据表格和交互式小部件
- 媒体元素（图像、音频、视频）
- 布局控制组件
数据可视化集成
与主流数据可视化库无缝集成：
- Matplotlib
- Plotly
- Altair
- Bokeh
- PyDeck
部署便捷
Streamlit 提供了 Community Cloud 平台，可以轻松部署、管理和分享您的应用。
开发者评价
Streamlit 极大地简化了数据科学团队创建 Web 应用的过程。相比传统的 Web 开发框架，它显著降低了技术门槛，让数据科学家可以专注于数据分析和模型构建，而不是前端开发。
使用指南
安装
pip install streamlit
创建第一个应用
创建一个 Python 文件（例如 app.py）：
import streamlit as st
import pandas as pd
st.title("我的数据应用")
st.write("这是一个简单的 Streamlit 应用")
# 创建一个简单的数据框
df = pd.DataFrame({
'第一列': [1, 2, 3, 4],
'第二列': [10, 20, 30, 40]
})
st.write(df)
运行应用
streamlit run app.py
总结
Streamlit 是数据科学和机器学习领域的重要工具，它将 Python 脚本转换为交互式 Web 应用的过程变得极其简单。对于需要快速构建数据仪表板、报告或演示的数据团队来说，Streamlit 是一个理想的选择。
