streamlit(python构建web)之环境搭建过程

目录

• 前言
• 1. 什么是Streamlit？
• 2. Streamlit的原理
• 2.1 demo1-运行计时程序
• 2.2 demo2-随即密码生成器
• 3. 安装Streamlit
• 3.1 安装方式一
• 3.2 安装方式二
• 3.2.1 安装 conda
• 3.2.2 新建一个 conda 环境
• 3.2.3 激活 conda 环境
• 3.2.4 安装 Strea编程客栈mlit 库
• 4. 启动示例 Streamlit 应用
• 4.1 动画演示
• 4.2 绘画演示
• 4.3 映射演示
• 4.4 DataFrame 演示
• 总结

前言

在微信的订阅号文章中偶然看到了一篇对于streamlit的介绍，因为此库对于学习过Javaweb和pythonweb开发的我来说，我个人认为比起python的flask等框架来说，streamlit 能够快速开发web程序用于开发安全扫描工具提供了极大的便利，在看到它的应用后，让我眼前一亮.

1. 什么是Streamlit？

Streamlit是一个专为数据科学家设计的开源Python库，它通过提供直观的API简化了将数据分析脚本转化为完全功能的Web应用的过程。

使用Streamlit，开发者可以轻松地添加交互式组件，如滑块、下拉菜单和文本输入框，以收集用户输入，同时能够动态地展示图表、图像、数据表格和文本，从而创建出既美观又实用的数据驱动应用。

Streamlit的应用范围广泛，从快速原型开发到复杂的数据仪表板，都可以通过它来实现，极大地提高了开发效率并降低了技术门槛。

2. Streamlit的原理

Streamlit的工作原理基于Python的Jupyter Noteandroidbook。它通过将Python脚本转换为交python互式Web应用，让复杂的数据处理和分析过程变得可视化和可交互。Streamlit应用的运行依赖于一个简单的Web服务器，这使得它易于部署和分享。

Jupyter Notebook 可以理解为笔记应用，每一段代码之间，可以独立运行下面用anaconda中内置的工具做个 Jupyter Notebook 演示.

如下图所示，随便用我写的两个小demo进行演示:， Jupyter Notebook 可以分别对代码片段进行运行，是数据分析科学家常常用的工具，当然本篇介绍的不是这个，也就简单介绍一下，可以运行不同的代码片段，并将运行的结果，包括数据，表格，甚至图表以及第三方库例如Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等的效果也可进行展示，因此广为使用.

2.1 demo1-运行计时程序

import time

def main():
    # 记录开始时间
    start_time = time.time()
    time.sleep(2)  # 模拟耗时2秒的任务
    # 记录结束时间
    end_time = time.time()
    # 计算并打印执行时间
    print(f"程序运行时间: {end_time - start_time} 秒")

if __name__ == "__main__":
    main()

2.2 demo2-随即密码生成器

import random
import string

def generate_password(length=10):
    # 定义密码字符集，包括大小写字母和数字
    characters = string.ascii_letters + string.digits
    # 使用random.choices随机选择字符
    password = ''.join(random.choices(characters, k=length))
    return password

# 生成并打印密码
password = generate_password()
print("生成的随机密码是:"php, password)

3. 安装Streamlit

3.1 安装方式一

直接进行DOS命令安装，这种需要自己有配置好的python环境，这里我使用PyCharm的专业版进行使用，当然社区版也是可以的，这里我使用了prowershell也就是管理员名令环境，如果遇到无法安装，也可自行在管理员窗口下运行.

安装Streamlit非常简单，只需要一行命令：

pip install streamlit

3.2 安装方式二

3.2.1 安装 conda

• 前往 Download Anaconda Distribution | Anaconda ，选择与你操作系统（Windows, MAC 或 linux）对应的 conda 版本
• 下载安装器并运行，完成 conda 的安装

3.2编程.2 新建一个 conda 环境

现在你已经装好了 conda ，让我们来创建一个 conda 环境来管理所有 Python 库依赖。

比如按照如下指令，使用 Python 3.9 版本创建一个新的环境：

conda create -n stenv python=3.9

其中 create -n stenv 表示创建一个名为 stenv 的 conda 环境，而 python=3.9 会指定 conda 环境使用 3.9 版本的 Python。

3.2.3 激活 conda 环境

要使用上一步刚创建好的名为 stenv 的 conda 环境，则需要使用如下的命令：

conda activate stenv

3.2.4 安装 Streamlit 库

激活环境之后就是时候安装 streamlit 库了：

pip install streamlit

4. 启动示例 Streamlit 应用

通过在命令窗口运行下面的命令即可进行测试

streamlit hello

出现下面的提示输入邮箱直接按空格置空即可

浏览器会弹出一个web应用窗口，说明安装成功

http://localhost:8501/

下面是streamlit自带的一些动画演示,很神奇,并且出乎我的意料

4.1 动画演示

这个应用程序展示了如何使用 Streamlit 来构建很酷的动画。 它显示基于 Julia 集的动画分形。使用滑块 调整不同的参数。

4.2 绘画演示

此演示演示了绘图和动画的组合 流光。我们正在一个循环中生成一堆随机数，用于 5 秒。享受！

4.3 映射演示

此演示演示如何使用st.pydeck_chart显示地理空间数据。

4.4 DataFrame 演示

此演示演示如何使用 Pandas DataFrames 进行可视化。 （数据由联合国数据浏览器提供）

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。