Streamlit: 免费开源的数据模型web应用部署Python平台

Streamlit是一个免费开源的Python库，它可以让你在几分钟内就把你的数据脚本转换成可分享的网页应用。你不需要任何前端开发的经验，只需要使用纯Python代码就可以创建出美观且功能强大的数据应用。

Streamlit的设计理念是让数据科学家和机器学习工程师能够专注于他们最擅长的事情，也就是数据和算法，而不是被繁琐的界面开发所困扰。Streamlit提供了一个简洁而强大的API，让你可以轻松地展示和格式化数据，绘制图表和地图，添加交互式的控件，自定义应用的布局，缓存计算结果，以及定义主题样式等等。

Streamlit还提供了一个社区云平台，让你可以无缝地部署，管理和分享你的应用。你只需要一个简单的命令就可以将你的应用发布到互联网上，并且可以使用自定义的域名和密码保护等功能。Streamlit社区云平台是完全免费的，并且支持多种Python包和库。

特色功能

自动更新：Streamlit可以实时地监测你的源代码文件，并且在你保存文件时自动更新应用。这样你就可以快速地进行迭代开发和调试，而不需要手动刷新浏览器或者重启服务器。
交互式控件：Streamlit可以让你轻松地添加各种交互式控件到你的应用中，比如滑动条，日期选择器，单选框，复选框等等。这些控件都是以Python变量的形式存在的，所以你不需要编写任何后端代码或者定义路由来处理HTTP请求。你只需要根据控件的值来更新你的数据或者模型即可。
多媒体支持：Streamlit可以让你在应用中显示各种多媒体内容，比如图片，视频，音频，动画等等。你甚至可以使用Streamlit组件来嵌入其他网页或者服务到你的应用中，比如YouTube视频，Spotify音乐，Plotly图表等等。
缓存机制：Streamlit提供了一个缓存机制来加速你的应用运行速度。当你使用@st.cache装饰器来标记一个函数时，Streamlit会自动缓存该函数的返回值，并且在函数的输入参数没有变化时直接返回缓存值。这样就可以避免重复执行一些耗时的计算或者数据加载操作。
布局选项：Streamlit提供了多种布局选项来美化你的应用界面。你可以使用st.sidebar函数来创建一个侧边栏，并且在其中放置一些控件或者信息。你也可以使用st.beta_columns函数来创建多列布局，并且在每一列中放置不同的内容。此外，你还可以使用st.beta_expander函数来创建一个可展开和收起的区域，并且在其中放置一些次要或者详细的内容。
主题定制：Streamlit提供了一个主题定制功能来让你根据自己的喜好来调整应用的外观。你可以在config.toml文件中设置一些主题参数，比如颜色，字体，背景等等。你也可以选择使用预设的主题或者根据系统设置自动切换主题。

收费价格

Streamlit作为一个Python库是完全免费开源的，并且遵循Apache 2.0协议。任何人都可以在GitHub上查看和贡献Streamlit的源代码，并且使用它来构建和分享数据应用。

Streamlit社区云平台也是完全免费的，并且提供了无限制地部署和分享应用的能力。任何人都可以在社区云平台上注册一个账号，并且使用streamlit share命令来发布自己的应用。社区云平台支持多种Python包和库，并且提供了一些高级功能，比如自定义域名和密码保护等。

常见问题

Q: Streamlit支持哪些Python版本？

A: Streamlit支持Python 3.6及以上版本。

Q: Streamlit支持哪些操作系统？

A: Streamlit支持Windows, macOS, Linux等主流操作系统。

Q: Streamlit支持哪些浏览器？

A: Streamlit支持Chrome, Firefox, Safari, Edge等主流浏览器。

Q: Streamlit支持哪些Python包和库？

A: Streamlit支持大部分常用的Python包和库，并且在社区云平台上提供了一个预安装列表。如果你需要使用其他包或者库，你可以在requirements.txt文件中指定它们，并且社区云平台会自动安装它们。