Głównym problemem związanym z tworzeniem kolumn w Streamlit jest to, że tworzenie złożonych układów może być trudne. Streamlit został zaprojektowany jako proste i bezpośrednie narzędzie do tworzenia wizualizacji danych, więc nie ma takiego samego poziomu elastyczności, jak bardziej zaawansowane narzędzia do układu, takie jak HTML czy CSS. Ponadto Streamlit nie obsługuje zagnieżdżania kolumn, co może utrudniać tworzenie złożonych układów z wieloma kolumnami.
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")
])])
# Linia 1: Ta linia importuje bibliotekę Streamlit.
# Linia 2: Ta linia tworzy dwie kolumny w aplikacji Streamlit.
# Linie 3-7: Ten blok kodu definiuje pierwszą kolumnę, która zawiera element tekstowy i element suwaka.
# Linie 8-12: Ten blok kodu definiuje drugą kolumnę, która zawiera element tekstowy i element pola wyboru.
Co to jest rama
Framework w Pythonie to zbiór modułów i pakietów, które zapewniają strukturę do tworzenia aplikacji. Zapewnia podstawową strukturę aplikacji, taką jak układ katalogów, warstwa dostępu do danych i komponenty interfejsu użytkownika. Zawiera również biblioteki funkcji i klas, które można wykorzystać do szybkiego tworzenia aplikacji. Szkieletów można używać do tworzenia aplikacji internetowych, aplikacji komputerowych, aplikacji mobilnych i nie tylko.
Usprawnione ramy
Streamlit to biblioteka języka Python typu open source, która ułatwia tworzenie i udostępnianie pięknych, niestandardowych aplikacji internetowych do nauki o danych i uczenia maszynowego. Zapewnia prosty, intuicyjny sposób tworzenia interaktywnych aplikacji internetowych przy minimalnym wysiłku. Usprawnione aplikacje są budowane wyłącznie przy użyciu kodu Python, więc nie jest wymagany HTML ani JavaScript. Streamlit obsługuje również popularne biblioteki nauki o danych, takie jak NumPy, Pandas, Scikit-learn i TensorFlow. Dzięki Streamlit możesz szybko tworzyć potężne wizualizacje danych i udostępniać je współpracownikom lub całemu światu.
Jak tworzyć kolumny w Streamlit z Pythonem
Streamlit to potężna biblioteka Pythona typu open source, która ułatwia tworzenie interaktywnych aplikacji internetowych za pomocą zaledwie kilku wierszy kodu. Został zaprojektowany, aby uczynić modele nauki o danych i uczenia maszynowego bardziej dostępnymi i łatwiejszymi w użyciu dla użytkowników nietechnicznych.
Tworzenie kolumn w Streamlit z Pythonem jest proste i jednoznaczne. Pierwszym krokiem jest zaimportowanie biblioteki Streamlit:
importuj strumieniowo jako ul
Następnie możesz tworzyć kolumny za pomocą funkcji st.columns(). Ta funkcja przyjmuje dwa argumenty: liczbę kolumn, które chcesz utworzyć, oraz opcjonalną listę widżetów lub elementów, które należy umieścić w każdej kolumnie. Na przykład, jeśli chcesz utworzyć dwie kolumny zawierające pola tekstowe, możesz to zrobić:
st.columns([st.text_input("Kolumna 1"), st.text_input("Kolumna 2")])
Możesz także określić szerokość każdej kolumny, przekazując opcjonalny trzeci argument do funkcji st.columns():
st.columns([st.text_input("Kolumna 1"), st.text_input("Kolumna 2")], width=[200, 400])
Spowoduje to ustawienie odpowiednio szerokości kolumny 1 na 200 pikseli i szerokości kolumny 2 na 400 pikseli.
