如何结合大模型使用Streamlit快速搭建网页

研发专家-莱恩 • 2024年5月13日下午4:05 • 技术洞察 • 阅读 750

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一、什么是streamlit

Streamlit是一款免费且开源的框架，用于快速构建和分享机器学习以及数据科学的Web应用。这个基于Python的库专为机器学习工程师设计，因此它能够让你只需使用纯Python代码就能创建出精美的Web应用，而无需具备前端经验或处理复杂的框架。Streamlit遵循着三个简单而重要的原则：拥抱脚本、编织交互、即时部署。

二、streamlit的优势

1. 技术特点

简单易用
- streamlit有一个神奇而简洁的API，让你可以用几行代码就构建一个应用。
自动化更新
- 当你迭代地保存源文件时，可以自动重新加载应用程序，无需手动刷新页面。

交互性
- streamlit让你可以轻松地添加交互式的小部件，例如滑动条，日期选择器，单选框等
- streamlit提供了多种布局选项，例如侧边栏，列，卡片等
- streamlit支持自定义主题，让你可以调整应用的颜色，字体，背景等
- streamlit支持多种数据类型和格式，例如pandas, numpy, altair, matplotlib, plotly等
即时部署
- streamlit还有一个强大的组件系统，让你可以集成其他前端库或框架

2. 其他价值

streamlit让机器学习工程师可以专注于数据和模型本身，而不是前端开发或部署问题
streamlit让机器学习工程师可以快速地实现想法，并与同事或客户分享反馈
streamlit让机器学习工程师可以轻松地创建漂亮而实用的数据产品，并展示其价值和影响力

3. streamlit不足之处

语言限制。streamlit目前只支持Python语言，如果你想用其他语言来构建web应用，你可能需要寻找其他的框架
脚本性能影响。streamlit的应用是基于脚本的，这意味着每次用户交互时，整个脚本都会重新运行，这可能会影响性能和效率
单线程限制。streamlit的应用是单线程的，这意味着你不能同时处理多个请求或任务，你可能需要使用异步或多进程的方式来解决这个问题
资源限制。streamlit的社区云平台有一些资源限制，例如内存，CPU，和磁盘空间，如果你的应用超过了这些限制，你可能需要使用其他的部署平台或方案
组件系统限制。streamlit的组件系统有一些限制，例如不能在回调函数中使用streamlit的方法或变量，也不能使用global关键字

三、streamlit的应用

streamlit可以用于各种机器学习和数据科学的项目，包括但不限于：

数据探索和可视化
模型训练和评估
模型解释和调试
模型部署和监控
数据产品原型和演示

最简短代码演示

AI生成代码

四、展望

streamlit有一些未来发展计划或愿景，包括但不限于：

streamlit想要成为Python的必备UI层，让Python开发者可以更容易地构建和分享数据应用https://roadmap.streamlit.app/
streamlit想要提供更多的数据相关的功能和组件，例如st.connection, st.dataframe, st.database等，让你可以更方便地连接，处理，和存储数据https://roadmap.streamlit.app/https://blog.streamlit.io/the-next-frontier-for-streamlit/
streamlit想要让输出元素更加交互式，例如让你可以在图表，表格，地图等上捕捉用户的点击事件，并在Python后端处理并更新应用https://roadmap.streamlit.app/ https://blog.streamlit.io/the-next-frontier-for-streamlit/
streamlit想要提供更多的视觉定制选项，例如网格布局，颜色，logo位置，主题等，让你可以更好地控制应用的外观和风格https://roadmap.streamlit.app/ https://blog.streamlit.io/the-next-frontier-for-streamlit/
streamlit想要改进自定义组件的系统，让你可以更容易地使用或创建其他前端库或框架的组件https://roadmap.streamlit.app/ https://blog.streamlit.io/the-next-frontier-for-streamlit/

总的来说，Streamlit作为一款简洁高效的Python应用开发工具，为我们提供了极大的便利。通过简单的Python脚本，就可以快速构建具有交互性和美观性的Web应用程序，无需过多关注前端开发细节，它的的出现填补了传统数据科学和机器学习工作流中的一个空白，让我们能够更加专注于数据分析和模型构建，提高工作效率。