Principala problemă legată de crearea coloanelor în Streamlit este că poate fi dificil să se creeze machete complexe. Streamlit este conceput pentru a fi un instrument simplu și direct pentru crearea de vizualizări de date, astfel încât nu are același nivel de flexibilitate ca instrumentele de aspect mai avansate, cum ar fi HTML sau CSS. În plus, Streamlit nu acceptă imbricarea coloanelor, ceea ce poate face dificilă crearea unor aspecte complexe cu mai multe coloane.
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: Această linie importă biblioteca Streamlit.
# Linia 2: această linie creează două coloane în aplicația Streamlit.
# Liniile 3-7: Acest bloc de cod definește prima coloană, care conține un element text și un element glisor.
# Liniile 8-12: Acest bloc de cod definește a doua coloană, care conține un element text și un element casetă de selectare.
Ce este un cadru
Un cadru în Python este o colecție de module și pachete care oferă o structură pentru dezvoltarea aplicațiilor. Acesta oferă structura de bază a unei aplicații, cum ar fi aspectul directorului, stratul de acces la date și componentele interfeței cu utilizatorul. De asemenea, include biblioteci de funcții și clase care pot fi folosite pentru a dezvolta rapid aplicații. Framework-urile pot fi folosite pentru a crea aplicații web, aplicații desktop, aplicații mobile și multe altele.
Cadru simplificat
Streamlit este o bibliotecă Python open-source care facilitează crearea și partajarea de aplicații web frumoase, personalizate, pentru știința datelor și învățarea automată. Oferă o modalitate simplă și intuitivă de a crea aplicații web interactive cu efort minim. Aplicațiile Streamlit sunt create folosind doar cod Python, deci nu este necesar HTML sau JavaScript. Streamlit acceptă, de asemenea, biblioteci populare de știință a datelor, cum ar fi NumPy, Pandas, Scikit-learn și TensorFlow. Cu Streamlit puteți crea rapid vizualizări puternice de date și le puteți partaja colegilor sau lumii.
Cum creez coloane în streamlit cu Python
Streamlit este o bibliotecă Python open-source puternică, care facilitează crearea de aplicații web interactive cu doar câteva linii de cod. Este conceput pentru a face modelele de știință a datelor și de învățare automată mai accesibile și mai ușor de utilizat pentru utilizatorii non-tehnici.
Crearea coloanelor în Streamlit cu Python este simplă și directă. Primul pas este să importați biblioteca Streamlit:
import streamlit ca st
Apoi, puteți crea coloane folosind funcția st.columns(). Această funcție are două argumente: numărul de coloane pe care doriți să le creați și o listă opțională de widget-uri sau elemente care ar trebui plasate în fiecare coloană. De exemplu, dacă doriți să creați două coloane care să conțină casete de text, puteți face acest lucru:
st.columns([st.text_input(„Coloana 1”), st.text_input(„Coloana 2”)])
De asemenea, puteți specifica lățimea fiecărei coloane trecând un al treilea argument opțional în funcția st.columns():
st.columns([st.text_input(„Coloana 1”), st.text_input(„Coloana 2”)], lățime=[200, 400])
Aceasta va seta lățimea coloanei 1 la 200 de pixeli și, respectiv, lățimea coloanei 2 la 400 de pixeli.
