如果有人告訴您可以使用150-200行代碼創(chuàng)建交互式Web應(yīng)用程序，該怎么辦？ 有趣的權(quán)利。 Streamlit為您提供了使用簡單的Python腳本和一些streamlit調(diào)用來創(chuàng)建漂亮的Web應(yīng)用程序的相同機(jī)會。

Streamlit是一個(gè)開放源代碼框架，用于以最快的方式創(chuàng)建數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序以進(jìn)行數(shù)據(jù)探索。 我最喜歡streamlit的地方是它為您提供了實(shí)時(shí)編碼體驗(yàn)。 您可以啟動流式應(yīng)用程序，并且每次保存時(shí)，您都會看到代碼同時(shí)反映在瀏覽器中。 整齊吧！

在這篇文章中，我們將為印度的Covid-19 Impact Analysis構(gòu)建一個(gè)Streamlit Web應(yīng)用程序。 我已經(jīng)創(chuàng)建了完整的網(wǎng)站，您可以在這里瀏覽它-www.corona-updates.in。 我們不會深入研究Pandas，但是本教程將更側(cè)重于Streamlit。 我們將研究一些Pandas庫函數(shù)，但將深入探討Streamlit。 因此，讓我們開始吧！

要求：

· Streamlit

· Pandas

· plotly.express

使用pip安裝streamlit：

pip install streamlit

安裝完成后，您可以通過運(yùn)行示例應(yīng)用程序?qū)ζ溥M(jìn)行測試。

streamlit hello

您可以使用以下命令運(yùn)行名為App.py的流式Web應(yīng)用程序：

streamlit run app.py

精通Streamlit之后，現(xiàn)在就創(chuàng)建我們的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。 創(chuàng)建一個(gè)python文件app.py，然后導(dǎo)入您需要創(chuàng)建的庫和python腳本以及streamlit。

1.導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫

我們正在使用以下驚人的API導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫，以了解Covid-19印度的影響：https：//api.covid19india.org。

在這里，在load_data（）方法中，我們正在使用pandas庫讀取.csv文件，并且通過緩存數(shù)據(jù)來提高代碼效率。 但是隨著Covid-19的數(shù)據(jù)不斷變化，我們每5分鐘或最多20個(gè)條目清除一次緩存。 如果您有一個(gè)不經(jīng)常更改數(shù)據(jù)的用例，則只需使用@ st.cache（persist = True）

2.創(chuàng)建標(biāo)題，文本內(nèi)容和側(cè)邊菜單

Streamlit支持markdown，因此在我們的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中使用不同的字體大小非常容易。 它還通過傳遞參數(shù)來支持html：unsafe_allow_html =對st.markdown（）調(diào)用正確，因此，我們可以按需要的方式設(shè)置文本樣式。

由于我們使用HTML將自定義顏色設(shè)為藍(lán)色，因此說明顯示為藍(lán)色。 我們也可以使用標(biāo)頭和子標(biāo)頭，就像我們將st.title（）用于不同的標(biāo)題一樣。 或者我們可以為此使用markdown。

//will also give the same result as st.title()
st.markdown("#  Covid-19 Impact in India")

st.sidebar.title('Select the parameters to analyze Covid-19 situation')

3.插入復(fù)選框，單選按鈕和滑塊

st.sidebar.checkbox("Show Analysis by State", True, key=1)
select = st.sidebar.selectbox('Select a State',data['State'])
#get the state selected in the selectbox
state_data = data[data['State'] == select]
select_status = st.sidebar.radio("Covid-19 patient's status", ('Confirmed',
'Active', 'Recovered', 'Deceased'))

· 復(fù)選框-復(fù)選框中的第一個(gè)參數(shù)定義復(fù)選框的標(biāo)題，第二個(gè)參數(shù)定義True或False，即默認(rèn)情況下是否選中它，第三個(gè)參數(shù)定義復(fù)選框的唯一鍵。

· 選擇框—此選擇框包含所有印第安州。 第一個(gè)參數(shù)是選擇框的標(biāo)題，第二個(gè)參數(shù)定義要在選擇框中填充的值的列表。 在這里，第二個(gè)參數(shù)是我們之前加載的.csv文件中的列名"州"。 您可以自己打開和瀏覽表格。 在下一行中，我們僅從選擇框中獲取state_data中針對所選狀態(tài)的數(shù)據(jù)條目。 我們也可以在此處傳遞關(guān)鍵參數(shù)。

· 單選按鈕—僅供您參考，我們目前尚未真正在Web應(yīng)用程序中使用它。 與往常一樣，第一個(gè)參數(shù)是廣播組的標(biāo)題，第二個(gè)參數(shù)接受選項(xiàng)的元組。 我們也可以在此處傳遞關(guān)鍵參數(shù)。

Plotting a graph

def get_total_dataframe(dataset):
    total_dataframe = pd.DataFrame({
    'Status':['Confirmed', 'Active', 'Recovered', 'Deaths'],
    'Number of cases':(dataset.iloc[0]['Confirmed'],
    dataset.iloc[0]['Active'], dataset.iloc[0]['Recovered'],
    dataset.iloc[0]['Deaths'])})
    return total_dataframe
state_total = get_total_dataframe(state_data)
if st.sidebar.checkbox("Show Analysis by State", True, key=2):
    st.markdown("## **State level analysis**")
    st.markdown("### Overall Confirmed, Active, Recovered and " +
    "Deceased cases in %s yet" % (select))
    if not st.checkbox('Hide Graph', False, key=1):
        state_total_graph = px.bar(
        state_total, 
        x='Status',
        y='Number of cases',
        labels={'Number of cases':'Number of cases in %s' % (select)},
        color='Status')
        st.plotly_chart(state_total_graph)

方法get_total_dataframe（）用于獲取數(shù)據(jù)框，以繪制選定狀態(tài)的圖。 dataset.iloc [0] [Confirmed]將返回" Confirmed"列的第一項(xiàng)，并且由于我們僅傳遞所選狀態(tài)的數(shù)據(jù)，因此在" Confirmed"，" Recovered"，" Active"和" Deceased"列中將只有一個(gè)條目。 （檢出.csv文件）

未選中"按狀態(tài)顯示分析"復(fù)選框，我們不會在主屏幕上看到"狀態(tài)級別分析"部分。 同樣，如果選中了"隱藏圖形"復(fù)選框，我們將不會看到圖形。

要繪制圖形，我們將使用plotly.express庫的bar方法。 第一個(gè)參數(shù)是我們要繪制的數(shù)據(jù)框，第二個(gè)參數(shù)是x軸的列，第三個(gè)參數(shù)是y軸的列，如果要更改列名，則labels參數(shù)是可選的 對于圖形和顏色參數(shù)，此處是根據(jù)數(shù)據(jù)框中的"狀態(tài)"列對圖形進(jìn)行顏色編碼。

最后，為了顯示該圖在我們的Web應(yīng)用程序中，我們使用st.plotly_chart（）方法。 我們也可以使用st.write（）來顯示圖形。

5.顯示數(shù)據(jù)框或表

· st.dataframe（）：第一張圖片是st.dataframe（）的結(jié)果，用于第二張圖片中的同一數(shù)據(jù)集。 您還可以使用內(nèi)部調(diào)用st.datframe（）的st.write（）。

· st.table（）：我們使用st.table（）獲得了第二張圖片中的表格。 這顯示了數(shù)據(jù)框中的所有數(shù)據(jù)，而沒有任何滾動。

def get_table():
    datatable = data[['State', 'Confirmed', 'Active', 'Recovered', 'Deaths']].sort_values(by=['Confirmed'], ascending=False)
    datatable = datatable[datatable['State'] != 'State Unassigned']
    return datatable
datatable = get_table()
st.markdown("### Covid-19 cases in India")
st.markdown("The following table gives you a real-time analysis of the confirmed, active, recovered and deceased cases of Covid-19 pertaining to each state in India.")
st.dataframe(datatable) # will display the dataframe
st.table(datatable)# will display the table

在get_table（）中，我們通過從選擇框獲得的狀態(tài)的最高"已確認(rèn)"情況獲得排序后的數(shù)據(jù)框。 我們還會從數(shù)據(jù)集中刪除狀態(tài)為"未分配狀態(tài)"的行。

而已！ 是的，就是這么簡單。 :)

您已經(jīng)準(zhǔn)備創(chuàng)建自己的Web應(yīng)用程序并嘗試使用Streamlit。 這篇文章是關(guān)于如何使用簡單的Python腳本創(chuàng)建Streamlit應(yīng)用程序的，我希望您喜歡它。 我創(chuàng)建了另一本有關(guān)如何使用AWS EC2部署此Web應(yīng)用程序的詳細(xì)教程。 請檢查一下，讓我知道您的意見。

我已經(jīng)為印度的Covid-19 Impact創(chuàng)建了完整的Streamlit Web應(yīng)用程序，并使用AWS EC2進(jìn)行了部署。 您可以在這里查看它-www.corona-updates.in。 請?jiān)谠u論部分提供您的寶貴反饋。 謝謝 ：）

(本文翻譯自Nishtha Goswami的文章《Using Streamlit to create interactive WebApps from simple Python scripts》，參考：
https://medium.com/swlh/using-streamlit-to-create-interactive-webapps-from-simple-python-scripts-f78b08e486e7)