Streamlit 部分写入和文本元素

streamlit 入门：初学者指南

代码可以在这里找到：github - jamesbmour/blog_tutorials：

博客的视频版本可以在这里找到：https://youtu.be/eqcqnw7nw7m

介绍

streamlit 是一个开源应用程序框架，可让您以最少的努力创建美观的交互式 web 应用程序。如果您是数据科学家、机器学习工程师或任何处理数据的人，streamlit 是将您的 python 脚本快速转变为交互式应用程序的完美工具。在本教程中，我们将通过探索 streamlit 的一些强大功能（例如 st.write()、魔术命令和文本元素）来深入了解 streamlit 的基础知识。

让我们开始构建一个简单的应用程序来演示这些功能！

设置您的 streamlit 环境

在我们开始编写代码之前，请确保您已经安装了 streamlit。如果您尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install streamlit

现在，让我们开始编写我们的第一个 streamlit 应用程序。

构建您的第一个 streamlit 应用程序

1. 为您的应用程序添加标题

streamlit 使向您的应用添加标题和标题变得异常简单。 st.title() 函数允许您在应用程序顶部显示一个大标题，作为主标题。

import streamlit as st

st.title("introduction to streamlit: part 1")

这将在您的应用顶部显示一个大的、粗体的标题。

streamlit 写入元素

使用 st.write() 实现多功能输出

st.write() 函数是 streamlit 中最通用的函数之一。您可以使用它来显示几乎任何内容，包括文本、数据框、图表等，所有这些都只需一行代码。

显示数据框

让我们首先使用 st.write() 显示一个简单的 dataframe。

import pandas as pd

df = pd.dataframe({
    "column 1": [1, 2, 3, 4],
    "column 2": [10, 20, 30, 40]
})

st.write("dataframe using st.write() function")
st.write(df)

此代码创建一个包含两列的 dataframe 并将其直接显示在您的应用中。 st.write() 的美妙之处在于它会自动将 dataframe 格式化为一个整洁的表格，如果需要的话还可以添加滚动条。

显示 markdown 文本

st.write() 的另一个很酷的功能是它能够渲染 markdown 文本。这使您可以轻松添加格式化文本，例如标题、副标题和段落。

markdown_txt = (
    "### this is a markdown header\\n"
    "#### this is a markdown subheader\\n"
    "this is a markdown paragraph.\\n"
)
st.write(markdown_txt)

只需几行代码，您就可以向您的应用添加富文本。

使用 st.write_stream() 流式传输数据

streamlit 还允许您使用 st.write_stream() 函数将数据实时流式传输到您的应用程序。这对于显示随时间更新的数据特别有用，例如传感器读数或实时分析。

import time

st.write("## streaming data using st.write_stream() function")
stream_btn = st.button("click button to stream data")

text = """
# stream a generator, iterable, or stream-like sequence to the app.
"""

def stream_data(txt="hello, world!"):
    for word in txt.split(" "):
        yield word + " "
        time.sleep(0.01)

if stream_btn:
    st.write_stream(stream_data(text))

在此示例中，单击按钮时，应用程序将开始从 text 字符串逐字流式传输数据，模拟实时数据更新。

streamlit文本元素

除了数据流之外，streamlit 还提供了多个文本元素来增强应用程序的呈现效果。

标题和副标题

您可以使用 st.header() 和 st.subheader() 轻松添加标题和子标题：

st.header("this is a header")
st.subheader("this is a subheader")

这些功能有助于构建您的内容，使您的应用更有条理、更具视觉吸引力。

字幕

标题对于添加小注释或解释很有用。您可以使用 st.caption() 添加它们：

st.caption("this is a caption")

显示代码

如果你想在应用程序中显示代码片段，可以使用 st.code():

code_txt = """
import pandas as pd
import streamlit as st

st.title("streamlit tutorials")
for i in range(10):
    st.write(i)
"""
st.code(code_txt)

这将在格式良好、语法突出显示的块中显示代码。

显示数学表达式

对于那些需要包含数学方程的人，streamlit 支持 latex：

st.latex(r"e = mc^2")
st.latex(r"\\int_a^b x^2 dx")

这些命令将直接在您的应用程序中渲染 latex 方程。

添加分隔线

要分隔应用程序的不同部分，您可以使用 st.divider():

st.write("This is some text below the divider.")
st.divider()
st.write("This is some other text below the divider.")

分隔线在各部分之间添加一条水平线，有助于在视觉上分解内容。

结论

在本介绍性教程中，我们介绍了 streamlit 的基础知识，包括如何使用 st.write() 显示数据和文本，以及如何使用 st.write_stream() 流式传输数据。我们还探索了各种文本元素，以增强应用程序的结构和可读性。

streamlit 使得只需几行代码即可轻松创建交互式 web 应用程序。无论您是构建仪表板、数据探索工具还是任何其他数据驱动的应用程序，streamlit 都能提供您快速入门所需的工具。

在下一个教程中，我们将深入研究 streamlit 中的小部件和交互功能。请继续关注！

如果您发现本教程有帮助，请不要忘记分享并订阅更多内容。下一篇文章见！

如果您想支持我的写作或请我喝杯啤酒：https://buymeacoffee.com/bmours

以上就是Streamlit 部分写入和文本元素的详细内容，更多请关注其它相关文章！