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今天想和大家推荐一个超强的 Python 库：Streamlit。先给大家看一张效果 GIF 图：

还不错吧？

使用 Streamlit，只需要几分钟的时间，你就可以将自己的数据分析脚本，转换成类似上图的 Web 交互应用。

正是因为它的强大和易用，Streamlit 受到越来越多数据分析师和开发者的青睐，社区也越来越强大了。

本文将简单介绍如何创建一个Streamlit应用，并使用其核心功能。

什么是Streamlit？

Streamlit 是一个开源 Python 库，可轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的网络应用程序。只需几分钟，你就可以创建和部署功能强大的数据应用程序。

配置好开发环境

我们只需要安装 streamlit 库就可以了。

建议先创建并激活一个对应的虚拟环境：

mkvirtualenv streamlit-app
workon streamlit-app

也可以直接用 venv 库创建虚拟环境。

然后运行如下命令即可安装 streamlit。

pip install streamlit

让我们创建一个接收用户输入并显示的基本应用程序。打开IDE或文本编辑器，新建一个 Python 文件 (app.py)，然后开始编码。

第1步：引入streamlit

import streamlit as st

在 Streamlit 中，添加应用元素非常简单方便。我们添加一个标题和输入框：

st.title('My First Streamlit App')
user_input = st.text_input("Enter some text")
st.write('The user entered:', user_input)

保存，然后在终端运行如下命令：

streamlit run app.py

命令输出结果如下所示：

然后会自动打开你的默认浏览器，并访问 streamlit 应用的地址。你可以在输入框中输入内容试试，结果会实时呈现在页面上。

应用扩展

Streamlit 提供了很多提高应用交互性的选择，比如滑块、按钮、图表，甚至显示数据框。

下面介绍如何添加滑块，并用它来过滤数据框中的数据：

import pandas as pd 
import numpy as np 
# Create a sample dataframe 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=['A', 'B']) 
# Add a slider 
slider_val = st.slider('Select a range', 0, 10) 
# Filter the dataframe 
filtered_df = df[df['A'] > slider_val] 
# Display the dataframe 
st.write(filtered_df)

重新运行 streamlit run app.py 命令后：

当然，也可以直接在原来的app.py文件里直接修改，streamlit 会自动检测到代码变动，并提示你重新运行应用。这时，只需要在网页中点击右上角的 Rerun 按钮即可。

小结

Streamlit 的功能非常强大，除了上述就介绍的核心功能之外，还支持将你的应用快速部署到云端（免费！），同时提供了 Record a Screencast 功能，让你方便地录制视频介绍你的应用。

这些功能和使用方法，我会在后续的推文中再和大家分享。

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