Streamlit 数据科学必备工具

Streamlit 是一个基于 Python 的 Web 应用程序框架，致力于以更高效、更灵活的方式可视化数据，并分析结果。

Streamlit是一个开源库，可以帮助数据科学家和学者在短时间内开发机器学习 (ML) 可视化仪表板。只需几行代码，我们就可以构建并部署强大的数据应用程序。

为什么选择Streamlit？

目前，应用程序需求量巨大，开发人员需要一直开发新的库和框架，帮助构建并部署快速上手的仪表板。Streamlit 是一个库，可将仪表板的开发时间从几天缩短至几小时。以下是选择 Streamlit 的原因：

1. Streamlit是一个免费的开源库。

2. 和安装其他python 包一样， Streamlit的安装非常简单。

3. Streamlit学起来很容易，无需要任何 Web 开发经验，只需对 Python 有基本的了解，就足以构建数据应用程序。

4. Streamlit与大部分机器学习框架兼容，包括 Tensorflow 和 Pytorch、Scikit-learn 和可视化库，如 Seaborn、Altair、Plotly 等。

所需的应用程序和软件包：

Streamlit需要以下应用程序和包。

1. Python — 至少是 Python 3.7 或更高版本。

2. pip — 我们可以在终端或使用代码编辑器安装 pip。

3. Streamlit — 在启动 Streamlit 应用程序之前，我们必须安装 Streamlit 库。在终端中执行以下命令，安装streamlit。

pip install streamlit

让我们用 streamlit 创建一个基本的应用程序。

1. 要创建基本的 streamlit 应用程序，你需要创建一个新的 Python 文件，文件名任意，例如 app.py，然后保存。

2. 在新的 python 文件中使用以下代码。

import streamlit as st
 
st.title('华为')
st.write('hello')

3. 在终端中使用以下命令运行应用程序。

streamlit run app.py

4. 会生成web链接

 http://localhost:8501

http://xx.xx.xxx.xx:8501

5.将http://10.18.224.17:8501在浏览器打开，就能显示app.py生成的结果。（程序必须运行）

作用：在程序运行中，可以把链接发给其他人，可以让其他人看到你的结果。

注：运行其他程序时，出现报错

此时检查你的streamlit的版本，查看后版本为1.11.0。

python
 
import streamlit
 
print(streamlit.__version__)
 
# 1.11.0

 应该安装1.3.1版本

pip install streamlit==1.3.1

安装后，在运行，成功！