python教程：用简单的Python编写Web应用程序

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

python现在已经成为很多程序员关注的编程语言之一，很多程序员也都开始弄python编程，并且很多时候都会用自己的操作来选择，而现在不管是程序员还是少儿编程，都会有python这门课，今天就和大家分享一下。

　　安装

　　安装步骤跟运行指令一样简单：

　　pip install streamlit

　　查看是否安装成功时只需运行：

　　streamlit hello

　　屏幕上应该显示的是：

　　可以在浏览器中访问本地URL：localhost:8501，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。

　　import streamlit as st

　　x=st.slider(‘x’)

　　st.write(x,’squared is’,x*x)

　　然后到最后运行阶段时：

　　streamlit run helloworld.py

　　看吧，浏览器连接到localhost:8501，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。

　　import streamlit as st

　　url=st.text_input(‘Enter URL’)

　　st.write(‘The Entered URL is’,url)

　　看到的程序将是这样：

　　简单的text_input widget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。

　　import streamlit as st

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　df=pd.read_csv(“football_data.csv”)

　　if st.checkbox(‘Show dataframe’):

　　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。

　　import streamlit as st

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　df=pd.read_csv(“football_data.csv”)option=st.selectbox(

　　’Which Club do you like best?’,

　　df[‘Club’].unique())

　　’You selected:’,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。

　　import streamlit as st

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　df=pd.read_csv(“football_data.csv”)

　　options=st.multiselect(

　　’What are your favorite clubs?’,df[‘Club’].unique())

　　st.write(‘You selected:’,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。

　　import streamlit as st

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　df=pd.read_csv(“football_data.csv”)

　　clubs=st.multiselect(‘Show Player for clubs?’,df[‘Club’].unique())

　　nationalities=st.multiselect(‘Show Player from Nationalities?’,df[‘Nationality’].unique())

　　#Filter dataframe

　　new_df=df[(df[‘Club’].isin(clubs))&(df[‘Nationality’].isin(nationalities))]

　　#write dataframe to screen

　　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。Plotly Express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。

　　import streamlit as st

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　import plotly_express as px

　　df=pd.read_csv(“football_data.csv”)

　　clubs=st.multiselect(‘Show Player for clubs?’,df[‘Club’].unique())

　　nationalities=st.multiselect(‘Show Player from Nationalities?’,df[‘Nationality’].unique())new_df=df[(df[‘Club’].isin(clubs))&(df[‘Nationality’].isin(nationalities))]

　　st.write(new_df)

　　#create figure using plotly express

　　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。

　　import streamlit as st

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　import plotly_express as px

　　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 complex_func(a,b):

　　DO SOMETHING COMPLEX

　　#Won’t run again and again.

　　complex_func(a,b)

　　用Streamlit的缓存装饰器标记函数时，无论这个函数是否执行，都会检查输入的参数值（由该函数处理的）。

　　如果Streamlit之前没有处理过这些数据，它会调用函数并将运算结果存到本地缓存中。

　　下次再调用函数时，倘若还是这些参数，Streamlit就会完全跳过这一块的函数执行，直接用缓存器里的结果数据。

　　2.侧边栏

　　为了根据个人的倾向需求使界面更加简洁，用户可能会想着把插件移动到侧边栏内，比如像Rshiny仪表盘。这非常简单，只需在插件代码中添加st.sidebar即可。

　　import streamlit as st

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　import plotly_express as px

　　df=st.cache(pd.read_csv)(“football_data.csv”)

　　clubs=st.sidebar.multiselect(‘Show Player for clubs?’,df[‘Club’].unique())

　　nationalities=st.sidebar.multiselect(‘Show Player from Nationalities?’,df[‘Nationality’].unique())

　　new_df=df[(df[‘Club’].isin(clubs))&(df[‘Nationality’].isin(nationalities))]

　　st.write(new_df)

　　#Create distplot with custom bin_size

　　fig=px.scatter(new_df,x=’Overall’,y=’Age’,color=’Name’)

　　#Plot!

　　st.plotly_chart(fig)

　　将插件移动到侧边栏内

　　3.Markdown标记语言可以吗？

　　笔者特别喜欢在Markdown里编辑文字，因为发现相比HTML，它少了那些繁琐的操作，而且更能胜任数据科学的任务。所以读者也能在Streamlit程序中应用Markdown吗？

　　答案是可以。而且是有迹可循的。在笔者看来，最合适的就是调用Magic指令。通过该指令，用户做标记语言就会像写评论一样简单。用户也可以使用指令st.markdown。

　　import streamlit as st

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　import plotly_express as px”’

　　#Club and Nationality App

　　This very simple webapp allows you to select and visualize players from certain clubs and certain nationalities.

　　”’

　　df=st.cache(pd.read_csv)(“football_data.csv”)

　　clubs=st.sidebar.multiselect(‘Show Player for clubs?’,df[‘Club’].unique())

　　nationalities=st.sidebar.multiselect(‘Show Player from Nationalities?’,df[‘Nationality’].unique())new_df=df[(df[‘Club’].isin(clubs))&(df[‘Nationality’].isin(nationalities))]

　　st.write(new_df)

　　#Create distplot with custom bin_size

　　fig=px.scatter(new_df,x=’Overall’,y=’Age’,color=’Name’)

　　”’

　　###Here is a simple chart between player age and overall

　　”’

　　st.plotly_chart(fig)