コミュニティの皆さん、こんにちは!
この記事では、Python Streamlit Web Framework を紹介します。
以下に、取り上げるトピックを示します。
それでは、最初のトピックから始めましょう。
1-Python Streamlit Web フレームワークの概要
Streamlit は、データ サイエンティストや機械学習エンジニアがインタラクティブな Web アプリケーションを迅速かつ簡単に作成できるようにするオープンソースの Python フレームワークです。
Streamlit は、そのシンプルな構文と、一般的なデータ サイエンス ライブラリとの簡単な統合により、フロントエンドになりました。プロトタイピングとプロジェクトの共有のためのランナー。
詳細については、 Streamit ドキュメント
をご覧ください。
Streamlit Web アプリケーションの構築を開始する前に、pip パッケージ インストーラーを使用してモジュールをインストールする必要があります。
Streamlit をインストールするには、次のコマンドを実行します:
pip install streamlit
以下に、インストールをテストするコマンドがあります:
streamlit hello
ターミナルに上記のコマンドを入力すると、次のページが自動的に開きます:
Streamlit の操作は簡単です。まず、いくつかの Streamlit コマンドを通常の Python スクリプトに散りばめて、それを streamlit run:
で実行します。pip install streamlit
スクリプトを実行するとすぐに、ローカルの Streamlit サーバーが起動し、アプリがデフォルトの Web ブラウザの新しいタブで開きます。 アプリはチャート、テキスト、ウィジェット、表などを描画するキャンバスであることに注意してください。
Streamlit を実行する別の方法は、Python モジュールとして実行することです。これは、Streamlit と連携するように PyCharm などの IDE を設定するときに便利です。
streamlit hello
アプリを更新する場合は、必ずソース ファイルを保存してください。これを行うと、Streamlit は変更があればそれを検出し、アプリを再実行するかどうかを尋ねます。画面右上の [常に再実行] を選択すると、ソース コードを変更するたびにアプリが自動的に更新されます。これにより、高速な対話型ループで作業できるようになります。コードを入力して保存し、ライブで試してから、さらにコードを入力して保存し、満足のいく結果が得られるまで繰り返します。コーディングと結果のライブ表示の間のこの緊密なループは、Streamlit が作業を容易にする方法の 1 つです。
Streamlit でテキストを表示
st.write(): この関数は、フォーマットされた文字列から Matplotlib Figure のグラフにあらゆるものを追加します。 Altair チャート、Plotly Figure、データ フレーム、Keras モデルなどを Web に公開アプリ
以下の main.py ファイルを作成しましょう:
streamlit run your_python_file.py
次のコマンドを実行して、main.py ファイルを実行します。
python -m streamlit run your_python_file.py
st.title(): この関数を使用すると、アプリにタイトルを追加できます。
st.header(): この関数はセクションのヘッダーを割り当てるために使用されます。
st.markdown(): この関数はマークダウンを設定するために使用されます。セクションの。
st.subheader(): この関数は、セクションのサブヘッダーを設定するために使用されます。
st.caption(): この関数は、次の書き込みに使用されます。 captions.
st.code(): この関数はコードを設定するために利用されます。
st.latex(): この関数は、LaTeX 形式の数式を表示します。
import streamlit as st
st.write("Hello ,let's learn how to build a streamlit app together")
以下に、画像、ビデオ、およびオーディオ ファイルを表示するためのいくつかの関数をリストします。
st.image(): この関数は画像を描画するために使用されます。
st.audio(): この関数は音声を表示するために使用されます。
st.video(): この関数はビデオを表示するために使用されます。
streamlit run main.py
ウィジェットは最も重要なユーザー インターフェイス コンポーネントです。 Streamlit には、ボタン、スライダー、テキスト入力などを使用してアプリにインタラクティブ性を直接組み込むことができるさまざまなウィジェットがあります。
st.checkbox(): この関数はブール値を返します。ボックスがチェックされている場合、True 値が返されます。それ以外の場合は、False 値を返します。
st.button(): この関数は、ボタン ウィジェットを表示するために使用されます。
st.radio(): この関数はラジオ ボタン ウィジェットを表示します。
st.selectbox(): この関数は、選択ウィジェットをデモンストレーションするために使用されます。
st.multiselect(): この関数は、複数選択ウィジェットを表示するために使用されます。
st.select_slider(): この関数は、選択スライダー ウィジェットを表示するために使用されます。
st.slider(): この関数は、スライダー ウィジェットを表示するために使用されます。
pip install streamlit
st.number_input(): この関数は数値入力ウィジェットを表示します。
st.text_input(): この関数はテキスト入力ウィジェットを表示します。
st.date_input(): この関数は、日付を選択するための日付入力ウィジェットを表示します。 date.
st.time_input(): この関数は、時刻を選択するための時刻入力ウィジェットを公開します。
st.text_area(): この関数はテキスト入力を表示します1 行以上のテキストを含むウィジェット。
st.file_uploader(): この関数はファイル アップローダー ウィジェットをデモンストレーションするために操作されます。
st.color_picker(): この関数は、ファイル アップローダー ウィジェットをデモンストレーションするために操作されます。
streamlit hello
この時点で、進行状況バーと、エラーや成功などのステータス メッセージをアプリに追加する方法を説明します。
st.balloons(): この関数は、お祝いのバルーンを表示するために使用されます。
st.progress(): この関数は進行状況バーを表示するために使用されます。
st.spinner(): この関数は、実行中の一時的な待機メッセージを示します。
streamlit run your_python_file.py
st.success(): この関数は成功メッセージを表示します。
st.error(): この関数はエラー メッセージを表示するために使用されます。
st.warning(): この関数は、警告メッセージを表示するために使用されます。
st.info(): この関数は、情報メッセージを表示します。
st.Exception(): この関数は例外メッセージを表示するために動作します。
pip install streamlit
アプリを整理するために、ページ上にサイドバーまたはコンテナを追加で作成することもできます。アプリ上のページの階層と配置は、ユーザー エクスペリエンスに大きな影響を与える可能性があります。コンテンツを整理すると、訪問者がサイトをより深く理解し、サイトを簡単にナビゲートできるようになります。また、探しているものをより早く見つけることができ、戻ってくる可能性が高まります。
要素を st.sidebar() に渡すと、この要素が左側に固定され、ユーザーはコンテンツに集中できるようになり、アプリがより整理され、扱いやすくなります。
streamlit hello
st.container() は、便利な配置と階層を作成する要素を配置できる非表示のコンテナーを構築するために使用されます。
streamlit run your_python_file.py
python -m streamlit run your_python_file.py
データの視覚化により、データをより直接的な形式にまとめ、傾向や外れ値を強調することで、ストーリーの伝え方が簡素化されます。優れたビジュアライゼーションは物語を伝え、データからノイズを取り除き、貴重な情報を強調します。ただし、単にグラフをドレスアップして見栄えを良くしたり、インフォグラフィックの「情報」部分を変更したりするよりもはるかに複雑です。
効果的なデータの視覚化は、形式と機能の間の微妙なバランスをとる作業です。単純なグラフでは、注意を引いたり強力なメッセージを伝えるには退屈すぎる可能性がありますが、最も見事な視覚化では正しいアイデアを伝えることができない可能性があります。データとビジュアルは連携して機能する必要があります。しかし、優れた分析と優れたストーリーテリングを組み合わせるのは芸術です。
st.pyplot(): この関数は、matplotlib.pyplot 図を表示するために使用されます。
pip install streamlit
st.line_chart(): この関数は折れ線グラフを表示するために使用されます。
streamlit hello
st.bar_chart(): この関数は棒グラフを表示するために使用されます。
streamlit run your_python_file.py
st.map(): この関数はアプリ内に地図を表示します。ただし、緯度と経度の値が必要であり、null/NA にすることはできません。
python -m streamlit run your_python_file.py
st.dataframe(): このコマンドは、DataFrame を対話型テーブルとして表示します。これは、さまざまなコレクション型および DataFrame 型のオブジェクト タイプで動作します。
import streamlit as st
st.write("Hello ,let's learn how to build a streamlit app together")
Pandas Styler オブジェクトを渡して、レンダリングされた DataFrame のスタイルを変更することもできます。
streamlit run main.py
この記事では、Streamlit Web フレームワークを紹介した後、Streamlit をインストールしてアプリケーションを実行する方法を説明しました。また、いくつかの基本的なコマンド、ウィジェット、データ視覚化機能についても調査しました。
次回の記事では、IRIS データセットに接続する Streamlit Web アプリケーションを作成し、Streamlit の高度な概念を一緒に検討します。
ありがとう
以上がPython Streamlit Web フレームワークについて知るの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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