详解Python Streamlit框架，用于构建精美数据可视化web app，练习做个垃圾分类app

今天详解一个 Python 库 Streamlit，它可以为机器学习和数据分析构建 web app。它的优势是入门容易、纯 Python 编码、开发效率高、UI精美。

上图是用 Streamlit 构建自动驾驶模型效果的 demo，左侧是模型的参数，右侧是模型的效果。通过调整左侧参数，右边的模型会实时地响应。

由此可以看出，对于交互式的数据可视化需求，完全可以考虑用 Streamlit 实现。特别是在学习、工作汇报的时候，用它的效果远好于 PPT。

因为 Streamlit 提供了很多前端交互的组件，所以也可以用它来做一些简单的web 应用。今天我们也会用它来做个垃圾分类的 web app。

之前我们用 Streamlit 做过两个app， 《植物识别app》 和 《动物识别app》 。但只是用了 Streamlit 一小部分功能。今天我们就按照 Streamlit 官网文档，对其做个详解。

1.文本组件

我使用的是 Python 3.8 环境，执行 pip install streamlit 安装。安装后执行 streamlit hello 检查是否安装成功。

先来了解下 Streamlit 最基础的文本组件。

文本组件是用来在网页展示各种类型的文本内容。Streamlit 可以展示纯文本、Markdown、标题、代码和LaTeX公式。

import streamlit as st# markdown
st.markdown('Streamlit is **_really_ cool**.')# 设置网页标题
st.title('This is a title')# 展示一级标题
st.header('This is a header')# 展示二级标题
st.subheader('This is a subheader')# 展示代码，有高亮效果
code = '''def hello():print("Hello, Streamlit!")'''
st.code(code, language='python')# 纯文本
st.text('This is some text.')# LaTeX 公式
st.latex(r'''a + ar + a r^2 + a r^3 + \cdots + a r^{n-1} =\sum_{k=0}^{n-1} ar^k =a \left(\frac{1-r^{n}}{1-r}\right)
''')

上述是 Streamlit 支持的文本展示组件，代码存放 my_code.py 文件中。编码完成后，执行 streamlit run my_code.py ，streamlit 会启动 web 服务，加载指定的源文件。

启动后，可以看到命令行打印以下信息

streamlit run garbage_classifier.pyYou can now view your Streamlit app in your browser.Local URL: http://localhost:8501Network URL: http://192.168.10.141:8501

在浏览器访问 http://localhost:8501/ 即可。

当源代码被修

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