Streamlit에서 열 생성과 관련된 주요 문제는 복잡한 레이아웃을 생성하기 어려울 수 있다는 것입니다. Streamlit은 데이터 시각화를 생성하기 위한 간단하고 직관적인 도구로 설계되었으므로 HTML 또는 CSS와 같은 고급 레이아웃 도구와 같은 수준의 유연성을 갖지 않습니다. 또한 Streamlit은 열 중첩을 지원하지 않으므로 여러 열이 있는 복잡한 레이아웃을 생성하기 어려울 수 있습니다.
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")
])])
# 1행: 이 행은 Streamlit 라이브러리를 가져옵니다.
# 2행: Streamlit 앱에서 XNUMX개의 열을 생성하는 행입니다.
# Lines 3-7: 이 코드 블록은 텍스트 요소와 슬라이더 요소를 포함하는 첫 번째 열을 정의합니다.
# Lines 8-12: 이 코드 블록은 텍스트 요소와 확인란 요소를 포함하는 두 번째 열을 정의합니다.
프레임워크란 무엇인가
Python의 프레임워크는 애플리케이션 개발을 위한 구조를 제공하는 모듈 및 패키지 모음입니다. 디렉터리 레이아웃, 데이터 액세스 계층 및 사용자 인터페이스 구성 요소와 같은 응용 프로그램의 기본 구조를 제공합니다. 또한 응용 프로그램을 빠르게 개발하는 데 사용할 수 있는 함수 및 클래스 라이브러리도 포함되어 있습니다. 프레임워크를 사용하여 웹 애플리케이션, 데스크톱 애플리케이션, 모바일 앱 등을 만들 수 있습니다.
간소화된 프레임워크
Streamlit은 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 아름다운 맞춤형 웹 앱을 쉽게 만들고 공유할 수 있게 해주는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 최소한의 노력으로 대화형 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 간단하고 직관적인 방법을 제공합니다. Streamlit 앱은 Python 코드만 사용하여 구축되므로 HTML이나 JavaScript가 필요하지 않습니다. Streamlit은 또한 NumPy, Pandas, Scikit-learn 및 TensorFlow와 같은 인기 있는 데이터 과학 라이브러리를 지원합니다. Streamlit을 사용하면 강력한 데이터 시각화를 빠르게 만들고 동료 또는 전 세계와 공유할 수 있습니다.
Python을 사용하여 streamlit에서 열을 어떻게 생성합니까?
Streamlit은 단 몇 줄의 코드로 대화형 웹 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있는 강력한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 기술 전문가가 아닌 사용자가 데이터 과학 및 기계 학습 모델에 더 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
Python을 사용하여 Streamlit에서 열을 만드는 것은 간단하고 간단합니다. 첫 번째 단계는 Streamlit 라이브러리를 가져오는 것입니다.
스트림을 st로 가져오기
그런 다음 st.columns() 함수를 사용하여 열을 만들 수 있습니다. 이 함수는 만들려는 열의 수와 각 열에 배치해야 하는 위젯 또는 요소의 선택적 목록이라는 두 가지 인수를 사용합니다. 예를 들어 텍스트 상자를 포함하는 두 개의 열을 생성하려는 경우 다음과 같이 할 수 있습니다.
st.columns([st.text_input("열 1"), st.text_input("열 2")])
선택적 세 번째 인수를 st.columns() 함수에 전달하여 각 열의 너비를 지정할 수도 있습니다.
st.columns([st.text_input("열 1"), st.text_input("열 2")], width=[200, 400])
이렇게 하면 열 1의 너비가 각각 200픽셀로, 열 2의 너비가 400픽셀로 설정됩니다.
