Python streamlit构建令人惊叹的可视化Web高级主题界面

pip install streamlit

# app.py
import streamlit as st

st.title("Hello Streamlit!")
st.write("这是一个简单的Streamlit应用程序。")

st.title("这是一个标题")
st.header("这是一个头部")
st.subheader("这是一个子标题")
st.text("这是一段文本")

from PIL import Image

image = Image.open("example.jpg")
st.image(image, caption="这是一张图片", use_column_width=True)

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({"列1": [1, 2, 3], "列2": [4, 5, 6]})
st.dataframe(data)

if st.button("点击我"):
    st.write("按钮被点击了！")

name = st.text_input("请输入你的名字")
st.write("你输入的名字是：", name)

option = st.selectbox("选择一个选项", ["选项1", "选项2", "选项3"])
st.write("你选择的是：", option)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

 st.line_chart(list(zip(x, y)))

# Matplotlib
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
st.pyplot(fig)
     
# Plotly
import plotly.express as px
fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Scatter Plot")
st.plotly_chart(fig)

# 创建一个自定义主题
custom_theme = {
    "primaryColor": "#ff6347",
    "backgroundColor": "#f0f0f0",
    "secondaryBackgroundColor": "#d3d3d3",
    "textColor": "#121212",
    "font": "sans serif"
}
st.set_page_config(page_title="Custom Theme Example", page_icon="🚀", layout="wide", initial_sidebar_state="collapsed")
st.set_theme(custom_theme)

st.markdown("## 这是Markdown标题")
st.markdown("这是 **加粗** 的文本")

# app.py
import streamlit as st

def main():
    st.title("多页面应用程序示例")
    page = st.sidebar.selectbox("选择一个页面", ["主页", "关于我们"])

    if page == "主页":
        st.write("欢迎来到主页！")
        elif page == "关于我们":
        st.write("这是关于我们页面。")

if __name__ == "__main__":
    main()

# 使用Streamlit Sharing
streamlit deploy app.py

import numpy as np
import pandas as pd
# 生成示例数据
data = pd.DataFrame({
    '日期': pd.date_range('2023-01-01', periods=10, freq='D'),
    '销售额': np.random.randint(100, 1000, size=10)
})
# 创建仪表盘
st.title("销售数据仪表盘")
st.line_chart(data.set_index('日期'))

# 导入数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 选择变量
selected_variable = st.selectbox("选择一个变量", data.columns)

# 绘制箱线图
st.title("箱线图 - {}".format(selected_variable))
st.box_plot(data[selected_variable])

displayed_data = load_large_dataset().head(100)
st.dataframe(displayed_data)

@st.cache
def expensive_computation():
    # 进行一些耗时的计算
    return result

result = expensive_computation()
st.write("计算结果：", result)

# 使用分页加载数据
page_number = st.number_input("选择页码", min_value=1, value=1)
data_subset = load_large_dataset(page_number=page_number)
st.dataframe(data_subset)

# 使用Parquet格式进行数据存储
data.to_parquet("large_data.parquet")

# 部署应用程序时启用HTTPS
streamlit run app.py --server.enableCORS false