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不了解任何网页框架？没关系，本文将教你如何轻松搞定从数据科学项目到超棒程序的无缝转换。
图片来源：CodyBlackUnsplash
稍作休息，开始编码。
机器学习项目只有充分展示给公众时才称得上是完整的项目。
过去在介绍数据科学项目时，选择合适的可视化操作或简单的PPT就足够了，但现在随着像RShiny和Dash这类仪表盘化工具的出现，一名合格的数据科学家也需要掌握一定的Web框架的知识。
可Web框架也不是块好啃的骨头。笔者在尝试一些看似简单的操作时，仍会被HTML、CSS和Javascript等搞得晕头转向，于数次实践中尝遍失败的滋味。
对数据科学同胞们来说，Web开发只是次要技能，所以更别提尝试多种途径做这一件事了，会让这些人不知所措的。
那我们就注定避免不了Web框架的学习之路吗？还是说大半夜的给开发人员打电话问一些很蠢的问题？
于是StreamLit带着自身的使命出现了，它仅借助Python就能够创建Web应用程序。
Python的宗旨：简单胜于复杂，而Streamlit创建应用程序则完美地诠释了其易操作性。
这篇文将为大家讲解何使用Streamlit来创建支持数据科学项目的应用程序。
安装
安装步骤跟运行指令一样简单：
pipinstallstreamlit
查看是否安装成功时只需运行：
streamlithello
屏幕上应该显示的是：
可以在浏览器中访问本地URL：localhost:，来查看执行中的Streamlit应用程序。开发人员那里也有许多很棒的样本可供尝试。
Streamlit“你好，世界”
Streamlit旨在通过简单的Python代码实现简单的程序开发。
那就设计一款简单的应用程序，看看它是否真的像它说的那样。
从Streamlit的名为“hello，world”的程序入手，这个程序并不复杂。只需要复制粘贴下面这个代码到“helloworld.py”的文件夹中即可。
importstreamlitasst
x=st.slider(x)
st.write(x,squaredis,x*x)
然后到最后运行阶段时：
streamlitrunhelloworld.py
看吧，浏览器连接到localhost:，就可以看到执行中的程序，滑动鼠标就可以得到结果。
简单的滑块插件应用程序
操作非常简单。在构建上图应用程序时，用到了Streamlit的两个特性：
st.slider插件——滑动改变Web应用程序的输出内容。
以及通用的st.write指令。笔者对于它能从图标、数据框和简单的文本中编写任何东西感到惊讶。后面会有详细介绍。
敲黑板：大家要记住每次改变插件值时，整个应用程序都会由上至下运行。
Streamlit插件
插件提供了控制应用程序的方法，阅读了解插件的最佳选择就是API参考文档，不过笔者这里也会讲解一些插件，它们都是用户在操作后期会用的最主要的插件。
1. 滑块
streamlit.slider(label,min_value=None,max_value=None,value=None,step=None,format=None)
在上文已经目睹了st.slider的执行过程，它可以结合min_value、max_value使用，用于进一步得到一定范围内的输入内容。
2. 文本输入
获取用户输入最简单的方式是输入URL或一些用于分析情绪的文本内容，需要的只是一个用来命名文本框的标签。
importstreamlitasst
url=st.text_input(EnterURL)
st.write(TheEnteredURLis,url)
看到的程序将是这样：
简单的text_inputwidget程序
贴士：可以只改变helloworld.py文件然后刷新页面。笔者的做法是打开该文件然后在文本编辑器中改动，再一点一点查看变动的地方。
3. 复选框
复选框的一个功能就是隐藏或显示/隐藏程序中的特定区域，另一个用途是设置函数的布尔参数值。st.checkbox()需要一个参数，即插件标签。在该应用程序中，复选框会用来切换条件语句。
importstreamlitasst
importpandasaspd
importnumpyasnp
df=pd.read_csv(football_data.csv)
ifst.checkbox(Showdataframe)
/p>
st.write(df)
简单的复选框插件应用程序
4. 下拉框插件
通过st.selectbox可以在一系列选项或列表中进行选择。常见的用法是将其作为下拉项然后从名单中挑选值。
importstreamlitasst
importpandasaspd
importnumpyasnp
df=pd.read_csv(football_data.csv)option=st.selectbox(
WhichClubdoyoulikebest?,
df[Club].unique())
Youselected:,option
简单的下拉框/复选框插件程序
5.多选插件
也可以用下拉框内的多个值。这里讲的是使用st.multiselect在变量选选中获取多个值作为列表。
importstreamlitasst
importpandasaspd
importnumpyasnp
df=pd.read_csv(football_data.csv)
options=st.multiselect(
Whatareyourfavoriteclubs?,df[Club].unique())
st.write(Youselected:,options)
简单的下拉框插件应用程序
一步步创建应用程序
重要插件了解的也差不多了，现在马上要用多个插件创建应用程序。
从简单的步骤入门，尝试使用Streamlit对足球数据进行可视化。有了上面那些插件，这个步骤执行起来会容易很多。
importstreamlitasst
importpandasaspd
importnumpyasnp
df=pd.read_csv(football_data.csv)
clubs=st.multiselect(ShowPlayerforclubs?,df[Club].unique())
nationalities=st.multiselect(ShowPlayerfromNationalities?,df[Nationality].unique())
#Filterdataframe
new_df=df[(df[Club].isin(clubs))(df[Nationality].isin(nationalities))]
#writedataframetoscreen
st.write(new_df)
简单的应用程序会是这样的：
同时使用多个插件
这一点也不难，但目前看起来似乎太基础了。是否可以考虑加入一些图表呢？
Streamlit当前支持许多用于绘图的库，其中就有Plotly,Bokeh,Matplotlib,Altair和Vega图表。PlotlyExpress也可以，只不过没有详细说明。也存在一些内嵌式图表，相当于Streamlit“自带”的，比如st.line_chart和st.area_chart.
此时会用到plotly_express，下面是设计程序会用到的代码。该过程只会调用Streamlit四次。剩下的都是一些简单的Python代码操作。
importstreamlitasst
importpandasaspd
importnumpyasnp
importplotly_expressaspx
df=pd.read_csv(football_data.csv)
clubs=st.multiselect(ShowPlayerforclubs?,df[Club].unique())
nationalities=st.multiselect(ShowPlayerfromNationalities?,df[Nationality].unique())new_df=df[(df[Club].isin(clubs))(df[Nationality].isin(nationalities))]
st.write(new_df)
#createfigureusingplotlyexpress
fig=px.scatter(new_df,x=Overall,y=Age,color=Name)
#Plot!
st.plotly_chart(fig)
添加图表
改进
在本文一开始有提到插件每次发生变动时，整个应用程序就会由上至下地运行。其实并不可行，因为创建的应用程序会保留下深度学习模型或复杂的机器学习模型。接下来在讲Streamlit的缓存时会向读者阐释这一点。
1. 缓存
在这个简单的程序里，但凡值有所变动时，数据科学家们就会反复浏览数据框。它比较适用于用户手中的小规模数据，至于大规模或需要进行很多步处理的数据，它是不予理睬的。接下来在Streamlit中通过st.cache装饰器函数体验缓存的功能吧。
importstreamlitasst
importpandasaspd
importnumpyasnp
importplotly_expressaspx
df=st.cache(pd.read_csv)(football_data.csv)
或者是复杂一些、时间耗费久一些的函数，只需要运行一次，此时可以用：
st.cache
def
