【Python】Streamlit：为数据科学与机器学习打造的简易应用框架_streamlit框架介绍

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。

⭕️宇宙起点

• • 🔨 核心特点
  • • 1. **简易上手，无需前端开发经验**
    • 2. **强大的数据可视化功能**
    • 3. **交互式控件**
    • 4. **快速部署与分享**
    • 5. **组件扩展与自定义**
  • ♨️ 示例：构建交互式数据仪表盘
  • 🧱 适用场景
  • 💢 配置和数据展示
  • ⚙️ 配置选项表格
  • 📥 下载地址
  • 💬 结语
  • 📒 参考文献

🔨 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 altimport pandas as pdimport streamlit as st# 载入数据df = pd.DataFrame({  \'year\': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014]<