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标题: 『玩转Streamlit』--交互类组件 [打印本页]
作者: 光之使者    时间: 2024-11-19 08:34
标题: 『玩转Streamlit』--交互类组件
交互类组件在Web应用步调中至关重要，它们允许用户与应用举行实时互动，可以或许显著提拔用户体验。
用户不再只是被动地接收信息，而是可以主动地输入数据、做出选择或触发事件，从而更加深入地参与到应用中来。
别的，对于某些复杂的使命或操作，交互类组件可以将其分解成一系列简单的步骤或选择，从而降低用户的认知负担和学习成本
。这使得用户可以或许更轻松地完成这些使命，提高应用的易用性。
Streamlit中交互类组件有很多，本篇介绍其中最常用的几种，这也是Web页面中最常见到的几种组件。
1. 组件概述

1.1. st.text_input

用于输入普通文本或者密码，雷同于HTML中的。
核心的参数有：
名称类型阐明labelstr输入框前面的标签keystr唯一标识此输入框的键，可用于在回调中引用valuestr输入框的初始值typestr输入类型，可以是"default"（默认）或者"password"（密码）1.2. st.button

提供一个按钮用来出发特定事件，雷同于HTML中的。
核心的参数有：
名称类型阐明labelstr按钮上的笔墨keystr唯一标识此按钮的键helpstr按钮旁边的帮助文本1.3. st.selectbox

下拉选择框，雷同于HTML中的。
核心的参数有：
名称类型阐明labelstr下拉框前面的标签keystr唯一标识此下拉框的键optionslist下拉框中的选项列表indexint初始选中项的索引1.4. st.multiselect

可以多选的下拉选择框，雷同于HTML中的。
核心的参数有：
名称类型阐明labelstr多选框前面的标签keystr唯一标识此多选框的键optionslist多选框中的选项列表defaultlist默认选中的选项列表1.5. st.radio

单选按钮组，雷同于HTML中的。
核心的参数有：
名称类型阐明labelstr单选按钮组前面的标签keystr唯一标识此单选按钮组的键optionslist单选按钮组中的选项列表indexint初始选中项的索引1.6. st.checkbox

复选框，雷同于HTML中的。
核心的参数有：
名称类型阐明labelstr复选框旁边的标签keystr唯一标识此复选框的键valuebool复选框的初始状态（选中或未选中）2. 组件使用示例

下面通过从实际场景中简化而来的示例，来看看怎样使用Streamlit的交互类组件。
2.1. "用户偏好观察"示例

这个示例模拟了一个真实的用户观察场景，
通过Streamlit的交互式组件，用户可以轻松地输入和选择信息，并提交给应用举行处置惩罚和显示。
  1. import streamlit as st
  3. # 标题
  4. st.title("用户偏好调查")
  6. # 文本输入框：收集用户名
  7. username = st.text_input("请输入您的姓名：")
  9. # 下拉单选框：选择性别
  10. gender = st.selectbox("请选择您的性别：", ["男", "女", "其他"])
  12. # 下拉多选框：选择兴趣爱好
  13. hobbies = st.multiselect(
  14.     "请选择您的兴趣爱好：", ["阅读", "运动", "旅行", "音乐", "电影"]
  15. )
  17. # 单选按钮组：选择喜欢的颜色
  18. favorite_color = st.radio("请选择您喜欢的颜色：", ["红色", "蓝色", "绿色", "黄色"])
  20. # 复选框：是否同意接收推送
  21. accept_push = st.checkbox("您是否同意接收推送消息？")
  23. # 按钮：提交调查
  24. if st.button("提交调查"):
  25.     # 收集所有输入信息并显示
  26.     user_info = {
  27.         "姓名": username,
  28.         "性别": gender,
  29.         "兴趣爱好": ", ".join(hobbies),
  30.         "喜欢的颜色": favorite_color,
  31.         "是否同意接收推送": "是" if accept_push else "否",
  32.     }
  34.     st.subheader("您的调查信息如下：")
  35.     st.write(user_info)
复制代码

2.2. "数据分析项目仪表板"示例

这个示例模拟了一个数据分析项目标仪表板，
通过Streamlit的交互式组件，用户可以轻松地与数据举行交互，选择他们感爱好的分析方式，并查看和下载分析结果。
  1. import streamlit as st
  2. import pandas as pd
  3. import numpy as np
  5. # 假设数据集
  6. data = pd.DataFrame(
  7.     {
  8.         "日期": pd.date_range(start="2023-01-01", periods=100, freq="D"),
  9.         "类别": np.random.choice(["A", "B", "C"], 100),
  10.         "销售额": np.random.randint(100, 1000, 100),
  11.         "利润": np.random.randint(10, 100, 100),
  12.     }
  13. )
  15. # 标题
  16. st.title("数据分析项目仪表板")
  18. # 文本输入框：输入项目名称
  19. project_name = st.text_input("请输入项目名称：")
  21. # 下拉单选框：选择分析类别
  22. analysis_category = st.selectbox("请选择分析类别：", data["类别"].unique())
  24. # 下拉多选框：选择显示的列
  25. display_columns = st.multiselect("请选择要显示的列：", data.columns)
  26. selected_data = data[display_columns]
  28. # 单选按钮组：选择汇总方式
  29. agg = st.radio("请选择汇总方式：", ["总和", "平均值", "最大值", "最小值"])
  30. agg_dict = {
  31.     "总和": "sum",
  32.     "平均值": "mean",
  33.     "最大值": "max",
  34.     "最小值": "min",
  35. }
  37. # 复选框：是否按类别汇总
  38. group_by_category = st.checkbox("是否按类别汇总？")
  40. # 按钮：执行分析
  41. if st.button("执行分析"):
  42.     # 根据用户选择进行分析
  43.     if group_by_category:
  44.         grouped_data = (
  45.             selected_data.groupby("类别")
  46.             .agg({col: agg_dict[agg] for col in selected_data.columns if col != "类别"})
  47.             .reset_index()
  48.         )
  49.     else:
  50.         grouped_data = (
  51.             selected_data.agg({col: agg_dict[agg] for col in selected_data.columns})
  52.             .to_frame()
  53.             .T
  54.         )
  56.     # 显示分析结果
  57.     st.subheader("分析结果：")
  58.     st.dataframe(grouped_data)
复制代码

3. 总结

总之，这些交互式组件使得用户可以通过文本输入、选择、勾选等方式与应用举行互动，从而根据用户需求动态地展示和分析数据。
它们极大地增强了应用的灵活性和用户体验，使得数据分析、数据可视化等使命变得更加直观和便捷。

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