【Python】Streamlit：为数据科学与机器学习打造的简易应用框架

Streamlit 是一个开源的 Python 库，专为数据科学家和机器学习开发者设计，旨在快速构建数据应用。通过简单的 Python 脚本，开发者无需掌握前端技术，即可将数据分析和模型结果转化为直观、交互式的 Web 应用。其简洁的 API 设计使得开发过程快速且高效，是展示数据分析、构建仪表盘、分享机器学习模型的理想选择。

🔨 核心特点

1. 简易上手，无需前端开发经验

Streamlit 让开发者可以用最少的代码构建功能强大的数据应用。开发者只需关注 Python 代码本身，无需处理 HTML、CSS 或 JavaScript 等前端技术。Streamlit 会自动处理应用的布局、样式和交互，所有这些都基于 Python 原生的写法。例如，你可以用以下简单代码来创建一个包含输入框、按钮和文本展示的应用：

import streamlit as st# 创建应用标题
st.title("欢迎使用 Streamlit 应用")# 创建文本输入框
user_input = st.text_input("请输入您的名字：")# 创建按钮，当点击时显示用户输入内容
if st.button("提交"):st.write(f"你好，{user_input}！")

通过这个极简的代码结构，Streamlit 轻松生成了一个交互式网页，而这在传统的 Web 开发框架中可能需要大量的代码。

2. 强大的数据可视化功能

Streamlit 与常见的数据可视化库（如 Matplotlib、Plotly、Altair 等）无缝集成，支持生成各种复杂的图表。开发者只需几行代码，就可以创建直观的数据可视化并嵌入到应用中。以下代码展示了如何使用 Altair 创建一个交互式的折线图来跟踪人口变化：

import altair as alt
import pandas as pd
import streamlit as st# 载入数据
df = pd.DataFrame({'year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014],'population': [100, 150, 200, 250, 300]
})# 使用 Altair 创建折线图
chart = alt.Chart(df).mark_line().encode(x='year:O',y='population:Q'
)# 展示图表
st.altair_chart(chart, use_container_width=True)

这个例子展示了如何快速加载数据并生成交互式图表。通过 st.altair_chart()，Streamlit 可以将 Altair 生成的图表直接嵌入到应用中。

3. 交互式控件

Streamlit 提供了一系列内置控件，如滑块、选择框、按钮等，用户可以通过这些控件与应用交互。例如，用户可以选择不同的年份来筛选数据并动态更新图表：

# 创建一个滑块选择年份
year = st.slider("选择年份", min_value=2010, max_value=2020, step=1)# 过滤数据并生成动态图表
filtered_df = df[df['year'] == year]
st.line_chart(filtered_df['population'])

这些交互功能极大地提升了用户体验，允许用户根据需求动态探索数据。通过简洁的 API，开发者可以轻松实现与用户的交互，增强应用的实用性和灵活性。

4. 快速部署与分享

构建好 Streamlit 应用后，开发者可以通过 Streamlit Community Cloud 轻松部署，无需配置复杂的服务器。只需将代码上传至 GitHub，并通过简单的点击操作即可将应用发布到云端，生成一个可共享的链接。Streamlit 提供的托管服务让应用的分享和协作变得更加轻松。

以下步骤展示了如何在 Streamlit Cloud 上部署应用：

1. 将应用代码推送到 GitHub 仓库。
2. 在 Streamlit Cloud 上点击 “New app”，选择代码仓库和主分支。
3. 点击发布后，应用会自动生成一个 URL，开发者可以将该链接分享给其他用户。

5. 组件扩展与自定义

Streamlit 还支持通过第三方组件扩展其功能。开发者可以使用现有的 Streamlit 组件，如 streamlit-aggrid 来展示可编辑的数据表，或自行开发新的组件来增强应用的交互性。例如，以下代码展示了如何使用 AgGrid 组件创建一个交互式数据表：

import streamlit as st
from st_aggrid import AgGrid
import pandas as pd# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35]
})# 使用 AgGrid 展示数据表
AgGrid(df)

Streamlit 的组件系统非常灵活，开发者可以根据需求创建自定义组件，扩展应用的功能。

♨️ 示例：构建交互式数据仪表盘

以下是一个利用 Streamlit 构建数据仪表盘的完整示例。该应用从 CSV 文件中加载数据，展示多个交互式图表，并允许用户选择不同的年份和维度。

import streamlit as st
import pandas as pd
import altair as alt# 加载数据
@st.cache_data
def load_data():return pd.read_csv('https://path-to-your-csv-file.csv')df = load_data()# 选择年份
year = st.slider("选择年份", min_value=2010, max_value=2020, step=1)
filtered_data = df[df['year'] == year]# 生成柱状图
st.bar_chart(filtered_data[['state', 'population']])# 使用 Altair 生成折线图
line_chart = alt.Chart(filtered_data).mark_line().encode(x='year:O',y='population:Q',color='state:N'
)
st.altair_chart(line_chart)

这个应用展示了如何动态加载数据、生成多种图表并通过滑块进行交互筛选。

🧱 适用场景

Streamlit 非常适合以下场景：

1. 数据分析与可视化：快速创建交互式仪表盘，用于探索和展示数据分析结果。
2. 机器学习模型展示：通过 Streamlit 轻松展示模型预测结果，让用户能够通过 Web 应用与模型进行交互。
3. 快速原型开发：在项目早期阶段，通过 Streamlit 快速创建原型，帮助团队验证概念和想法。

💢 配置和数据展示

Streamlit 允许开发者通过简单的表格形式展示数据。你可以通过 st.dataframe 或 st.table 方法来显示数据框。以下是一个示例，展示如何加载并显示 CSV 文件中的数据：

import streamlit as st
import pandas as pd# 加载数据
@st.cache_data
def load_data():return pd.read_csv('https://path-to-your-csv-file.csv')df = load_data()# 展示数据表
st.dataframe(df)

你还可以使用 st.table 来展示静态表格：

st.table(df.head(10))  # 仅显示前10行

⚙️ 配置选项表格

为了更好地管理和展示 Streamlit 应用中的交互控件和数据处理方式，以下是常见的 Streamlit 控件和功能的配置选项表格：

配置项	功能说明	示例代码
st.text_input	允许用户输入文本	st.text_input("请输入你的名字")
st.button	创建一个按钮	st.button("点击提交")
st.slider	创建一个滑块控件	st.slider("选择一个值", 0, 100)
st.selectbox	允许用户从下拉菜单中选择	st.selectbox("选择年份", [2010, 2020])
st.dataframe	动态展示数据框	st.dataframe(df)
st.table	静态展示数据表	st.table(df.head())
st.bar_chart	生成柱状图	st.bar_chart(df[['year', 'population']])
st.altair_chart	使用 Altair 创建交互式图表	st.altair_chart(chart)

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💬 结语

无论是构建简单的 Web 应用，还是复杂的交互式数据仪表盘，Streamlit 都提供了简洁高效的解决方案。通过其直观的 API 和强大的功能，开发者可以在短时间内构建出具有专业水准的应用，并与团队或客户轻松分享成果。

📒 参考文献

• Streamlit 官网
• Streamlit GitHub仓库