Het grootste probleem met betrekking tot het maken van kolommen in Streamlit is dat het moeilijk kan zijn om complexe lay-outs te maken. Streamlit is ontworpen als een eenvoudige en ongecompliceerde tool voor het maken van datavisualisaties, dus het heeft niet dezelfde mate van flexibiliteit als meer geavanceerde lay-outtools zoals HTML of CSS. Bovendien ondersteunt Streamlit het nesten van kolommen niet, wat het moeilijk kan maken om complexe lay-outs met meerdere kolommen te maken.
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")
])])
# Regel 1: Deze regel importeert de Streamlit-bibliotheek.
# Regel 2: Deze regel maakt twee kolommen in de Streamlit-app.
# Regels 3-7: Dit codeblok definieert de eerste kolom, die een tekstelement en een schuifelement bevat.
# Regels 8-12: Dit codeblok definieert de tweede kolom, die een tekstelement en een checkbox-element bevat.
Wat is een raamwerk
Een framework in Python is een verzameling modules en pakketten die een structuur bieden voor het ontwikkelen van applicaties. Het biedt de basisstructuur van een toepassing, zoals de maplay-out, gegevenstoegangslaag en componenten van de gebruikersinterface. Het bevat ook bibliotheken met functies en klassen die kunnen worden gebruikt om snel applicaties te ontwikkelen. Frameworks kunnen worden gebruikt om webapplicaties, desktopapplicaties, mobiele apps en meer te maken.
Gestroomlijnd raamwerk
Streamlit is een open-source Python-bibliotheek die het gemakkelijk maakt om prachtige, op maat gemaakte web-apps voor datawetenschap en machine learning te maken en te delen. Het biedt een eenvoudige, intuïtieve manier om met minimale inspanning interactieve webapplicaties te bouwen. Streamlit-apps zijn gebouwd met alleen Python-code, dus er is geen HTML of JavaScript vereist. Streamlit ondersteunt ook populaire data science-bibliotheken zoals NumPy, Pandas, Scikit-learn en TensorFlow. Met Streamlit kunt u snel krachtige datavisualisaties maken en deze delen met collega's of de wereld.
Hoe maak ik kolommen in streamlit met Python
Streamlit is een krachtige open-source Python-bibliotheek die het gemakkelijk maakt om interactieve webapplicaties te maken met slechts een paar regels code. Het is ontworpen om modellen voor datawetenschap en machine learning toegankelijker en gebruiksvriendelijker te maken voor niet-technische gebruikers.
Kolommen maken in Streamlit met Python is eenvoudig en ongecompliceerd. De eerste stap is het importeren van de Streamlit-bibliotheek:
streamlit importeren als st
Vervolgens kunt u kolommen maken met behulp van de st.columns() functie. Deze functie heeft twee argumenten nodig: het aantal kolommen dat u wilt maken en een optionele lijst met widgets of elementen die in elke kolom moeten worden geplaatst. Als u bijvoorbeeld twee kolommen met tekstvakken wilt maken, kunt u dit doen:
st.columns([st.text_input(“Kolom 1”), st.text_input(“Kolom 2”)])
U kunt ook de breedte van elke kolom specificeren door een optioneel derde argument door te geven aan de st.columns() functie:
st.columns([st.text_input(“Kolom 1”), st.text_input(“Kolom 2”)], breedte=[200, 400])
Hiermee wordt de breedte van kolom 1 ingesteld op respectievelijk 200 pixels en de breedte van kolom 2 op 400 pixels.
