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Streamlit 是基于 Python 的 Web 应用程序框架，可视化数据，分析结果。

Streamlit 是一个开源库，可在短时间内开发机器学习可视化仪表板。只需几行代码就可以构部署强大的数据应用程序。Streamlit 可将仪表板的开发时间从几天缩短至几小时。

第一个程序，在终端中运行streamlit run demo_01.py

import streamlit as st
st.write('Hello, world!')

将微件视为变量：

Streamlit 没有回调函数，每个交互只能自上而下重新运行脚本，这样产生了真正整洁的代码。

x = st.slider('x')
st.write(x, 'squared is', x * x)

重用数据和计算：

如果下载了大量数据或执行复杂计算，关键是在运行中安全地重用信息。Streamlit 引入了一个缓存原语，这是一个持久的，默认情况下不变的数据存储区，使Streamlit 安全地重用信息。

使用 st.cache 在 Streamlit 运行中持久化数据。

read_and_cache_csv = st.cache(pd.read_csv)
BUCKET = "https://streamlit-self-driving.s3-us-west-2.amazonaws.com/"
data = read_and_cache_csv(BUCKET + "labels.csv.gz", nrows=1000)
desired_label = st.selectbox('Filter to:', ['car', 'truck'])
st.write(data[data.label == desired_label])

Streamlit是这样工作的：

1. 为每个用户交互从头开始运行整个脚本。

2. Streamlit为每个变量配置指定微件状态的最新值。

3. 缓存允许Streamlit跳过冗余的数据提取和计算步骤。

Streamlit应用程序是纯Python文件，可以同时使用自己喜欢的编辑器和调试器。

Streamlit提供立即模式实时编码环境，只需在Streamlit检测到源文件更改时单击“始终重新运行”。

缓存简化了计算流程的设置，链接缓存函数会自动创建高效的计算流程：

@st.cache
def load_metadata():DATA_URL = "https://streamlit-self-driving.s3-us-west-2.amazonaws.com/labels.csv.gz"return pd.read_csv(DATA_URL, nrows=1000)
@st.cache
def create_summary(metadata, summary_type):one_hot_encoded = pd.get_dummies(metadata[["frame", "label"]], columns=["label"])return getattr(one_hot_encoded.groupby(["frame"]), summary_type)()

# Piping one st.cache function into another forms a computation DAG.
summary_type = st.selectbox("Type of summary:", ["sum", "any"])
metadata = load_metadata()
summary = create_summary(metadata, summary_type)
st.write('## Metadata', metadata, '## Summary', summary)

一般的程序是load_metadata→create_summary；每次运行脚本时，Streamlit只重新计算所需流程的任何子集，以获得准确信息。

Streamlit是为GPU构建的，允许直接访问机器原语（如TensorFlow和Pytorch），并对这些库进行补充。例如，Streamlit的缓存存储了所有英伟达名人的照片GAN，当用户更新滑块时，这种方法几乎可以即时进行推理。

参考：

百度安全验证