如何结合大模型使用Streamlit快速搭建网页

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

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AI生成代码

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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。

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研发专家-莱恩研发专家-莱恩
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