streamlit/streamlit
GitHub: streamlit/streamlit
将 Python 脚本快速转化为交互式 Web 应用的开源框架，专为数据科学和机器学习场景设计，无需前端开发经验。
Stars: 43745 | Forks: 4109
# 欢迎使用 Streamlit 👋
**一种更快构建和分享数据应用的方式。**
## 什么是 Streamlit？
Streamlit 让你能在几分钟而不是几周内将 Python 脚本转化为交互式 Web 应用。构建仪表板、生成报告或创建聊天应用。一旦你创建了一个应用，你可以使用我们的 [Community Cloud 平台](https://streamlit.io/cloud) 来部署、管理和分享你的应用。
### 为什么选择 Streamlit？
- **简单且符合 Python 风格：** 编写漂亮、易读的代码。
- **快速、交互式的原型设计：** 让他人与你的数据互动并快速提供反馈。
- **实时编辑：** 在编辑脚本时立即看到应用更新。
- **开源且免费：** 加入充满活力的社区并为 Streamlit 的未来做出贡献。
## 安装
打开终端并运行：
```
$ pip install streamlit
$ streamlit hello
```
如果这能在你的浏览器中打开我们可爱的 _Streamlit Hello_ 应用，你就准备就绪了！如果没有，请前往 [我们的文档](https://docs.streamlit.io/get-started) 查看具体的安装指南。
该应用展示了你能用 Streamlit 做什么的一系列示例。跳到 [快速入门](#quickstart) 部分以了解这一切是如何运作的。
## 快速入门
### 一个小例子
在你的项目目录中创建一个名为 `streamlit_app.py` 的新文件，包含以下代码：
```
import streamlit as st
x = st.slider("Select a value")
st.write(x, "squared is", x * x)
```
现在运行它以打开应用！
```
$ streamlit run streamlit_app.py
```
### 给我更多！
Streamlit 附带 [大量额外的强大元素](https://docs.streamlit.io/develop/api-reference) 来为你的数据应用增色并取悦你的观众。一些例子：
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| Input widgets | Dataframes | Charts | Layout | Multi-page apps | Fun |
## 资源
- 探索我们的 [文档](https://docs.streamlit.io) 以了解 Streamlit 的工作原理。
- 在我们的 [社区论坛](https://discuss.streamlit.io) 提问并获取帮助。
- 阅读我们的 [博客](https://blog.streamlit.io) 获取来自开发者和创作者的技巧。
- 通过安装或创建你自己的 [Streamlit Components](https://streamlit.io/components) 来扩展 Streamlit 的功能。
- 通过在你的仓库中使用 Streamlit GitHub 徽章，帮助他人发现并体验你的应用：
```
[](URL_TO_YOUR_APP)
```
[](https://share.streamlit.io/streamlit/roadmap)
## 贡献
🎉 感谢你有兴趣帮助改进 Streamlit！🎉
在贡献之前，请在此处阅读我们的指南：https://github.com/streamlit/streamlit/wiki/Contributing
## 许可证
Streamlit 是完全免费和开源的，并根据 [Apache 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) 许可证授权。标签：APP构建, DNS解析, GUI开发, Python框架, Streamlit, Web应用开发, 交互式应用, 仪表盘, 低代码开发, 可视化工具, 后端服务, 开发框架, 开源项目, 快速原型设计, 数据应用, 数据报告, 数据科学, 机器学习工具, 脚本检测, 访问控制, 资源验证, 逆向工具