El principal problema relacionado con la creación de columnas en Streamlit es que puede ser difícil crear diseños complejos. Streamlit está diseñado para ser una herramienta simple y directa para crear visualizaciones de datos, por lo que no tiene el mismo nivel de flexibilidad que las herramientas de diseño más avanzadas como HTML o CSS. Además, Streamlit no admite el anidamiento de columnas, lo que puede dificultar la creación de diseños complejos con varias columnas.
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")
])])
# Línea 1: esta línea importa la biblioteca Streamlit.
# Línea 2: Esta línea crea dos columnas en la aplicación Streamlit.
# Líneas 3-7: este bloque de código define la primera columna, que contiene un elemento de texto y un elemento deslizante.
# Líneas 8-12: este bloque de código define la segunda columna, que contiene un elemento de texto y un elemento de casilla de verificación.
que es un marco
Un marco en Python es una colección de módulos y paquetes que proporcionan una estructura para desarrollar aplicaciones. Proporciona la estructura básica de una aplicación, como el diseño del directorio, la capa de acceso a datos y los componentes de la interfaz de usuario. También incluye bibliotecas de funciones y clases que se pueden usar para desarrollar aplicaciones rápidamente. Los marcos se pueden usar para crear aplicaciones web, aplicaciones de escritorio, aplicaciones móviles y más.
Marco aerodinámico
Streamlit es una biblioteca Python de código abierto que facilita la creación y el uso compartido de hermosas aplicaciones web personalizadas para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Proporciona una forma sencilla e intuitiva de crear aplicaciones web interactivas con un esfuerzo mínimo. Las aplicaciones Streamlit se construyen utilizando solo código Python, por lo que no se requiere HTML ni JavaScript. Streamlit también admite bibliotecas de ciencia de datos populares como NumPy, Pandas, Scikit-learn y TensorFlow. Con Streamlit puede crear rápidamente potentes visualizaciones de datos y compartirlas con colegas o con el mundo.
¿Cómo creo columnas en streamlit con Python?
Streamlit es una poderosa biblioteca Python de código abierto que facilita la creación de aplicaciones web interactivas con solo unas pocas líneas de código. Está diseñado para hacer que los modelos de ciencia de datos y aprendizaje automático sean más accesibles y fáciles de usar para usuarios no técnicos.
Crear columnas en Streamlit con Python es simple y directo. El primer paso es importar la biblioteca Streamlit:
importar streamlit como st
Luego, puede crear columnas usando la función st.columns(). Esta función toma dos argumentos: la cantidad de columnas que desea crear y una lista opcional de widgets o elementos que deben colocarse en cada columna. Por ejemplo, si desea crear dos columnas que contengan cuadros de texto, puede hacer esto:
st.columns([st.text_input(“Columna 1”), st.text_input(“Columna 2”)])
También puede especificar el ancho de cada columna pasando un tercer argumento opcional a la función st.columns():
st.columns([st.text_input(“Columna 1”), st.text_input(“Columna 2”)], ancho=[200, 400])
Esto establecerá el ancho de la Columna 1 en 200 píxeles y el ancho de la Columna 2 en 400 píxeles respectivamente.
