Das Hauptproblem beim Erstellen von Spalten in Streamlit besteht darin, dass es schwierig sein kann, komplexe Layouts zu erstellen. Streamlit ist als einfaches und unkompliziertes Tool zum Erstellen von Datenvisualisierungen konzipiert und bietet daher nicht die gleiche Flexibilität wie fortgeschrittenere Layout-Tools wie HTML oder CSS. Außerdem unterstützt Streamlit keine Verschachtelung von Spalten, was die Erstellung komplexer Layouts mit mehreren Spalten erschweren kann.
import streamlit as st
# Create columns
st.beta_columns([
# Column 1
("First Column", [
st.text("This is the first column"),
st.slider("Slider in first column")
]),
# Column 2
("Second Column", [
st.text("This is the second column"),
st.checkbox("Checkbox in second column")
])])
# Zeile 1: Diese Zeile importiert die Streamlit-Bibliothek.
# Zeile 2: Diese Zeile erstellt zwei Spalten in der Streamlit-App.
# Zeilen 3-7: Dieser Codeblock definiert die erste Spalte, die ein Textelement und ein Schiebereglerelement enthält.
# Zeilen 8-12: Dieser Codeblock definiert die zweite Spalte, die ein Textelement und ein Kontrollkästchenelement enthält.
Was ist ein Rahmen
Ein Framework in Python ist eine Sammlung von Modulen und Paketen, die eine Struktur für die Entwicklung von Anwendungen bereitstellen. Es stellt die grundlegende Struktur einer Anwendung bereit, wie z. B. das Verzeichnislayout, die Datenzugriffsebene und die Komponenten der Benutzeroberfläche. Es enthält auch Bibliotheken mit Funktionen und Klassen, die zur schnellen Entwicklung von Anwendungen verwendet werden können. Frameworks können verwendet werden, um Webanwendungen, Desktopanwendungen, mobile Apps und mehr zu erstellen.
Streamlit-Framework
Streamlit ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die es einfach macht, schöne, benutzerdefinierte Web-Apps für Data Science und maschinelles Lernen zu erstellen und zu teilen. Es bietet eine einfache, intuitive Möglichkeit, interaktive Webanwendungen mit minimalem Aufwand zu erstellen. Streamlit-Apps werden nur mit Python-Code erstellt, sodass kein HTML oder JavaScript erforderlich ist. Streamlit unterstützt auch beliebte Data-Science-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-learn und TensorFlow. Mit Streamlit können Sie schnell leistungsstarke Datenvisualisierungen erstellen und diese mit Kollegen oder der ganzen Welt teilen.
Wie erstelle ich Spalten in Streamlit mit Python
Streamlit ist eine leistungsstarke Open-Source-Python-Bibliothek, die es einfach macht, interaktive Webanwendungen mit nur wenigen Codezeilen zu erstellen. Es wurde entwickelt, um datenwissenschaftliche und maschinelle Lernmodelle für technisch nicht versierte Benutzer zugänglicher und benutzerfreundlicher zu machen.
Das Erstellen von Spalten in Streamlit mit Python ist einfach und unkompliziert. Der erste Schritt besteht darin, die Streamlit-Bibliothek zu importieren:
streamlit als st importieren
Anschließend können Sie mithilfe der Funktion st.columns() Spalten erstellen. Diese Funktion benötigt zwei Argumente: die Anzahl der Spalten, die Sie erstellen möchten, und eine optionale Liste von Widgets oder Elementen, die in jeder Spalte platziert werden sollen. Wenn Sie beispielsweise zwei Spalten mit Textfeldern erstellen möchten, können Sie Folgendes tun:
st.columns([st.text_input("Spalte 1"), st.text_input("Spalte 2")])
Sie können auch die Breite jeder Spalte angeben, indem Sie ein optionales drittes Argument an die Funktion st.columns() übergeben:
st.columns([st.text_input(“Spalte 1”), st.text_input(“Spalte 2”)], width=[200, 400])
Dadurch wird die Breite von Spalte 1 auf 200 Pixel und die Breite von Spalte 2 auf 400 Pixel festgelegt.
