Ang pangunahing problema na nauugnay sa paggawa ng mga column sa Streamlit ay maaaring mahirap gumawa ng mga kumplikadong layout. Ang Streamlit ay idinisenyo upang maging isang simple at prangka na tool para sa paglikha ng mga visualization ng data, kaya wala itong parehong antas ng flexibility gaya ng mas advanced na mga tool sa layout tulad ng HTML o CSS. Bukod pa rito, hindi sinusuportahan ng Streamlit ang nesting ng mga column, na maaaring magpahirap sa paggawa ng mga kumplikadong layout na may maraming column.
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")
])])
# Linya 1: Ini-import ng linyang ito ang Streamlit na library.
# Linya 2: Lumilikha ang linyang ito ng dalawang column sa Streamlit app.
# Mga Linya 3-7: Tinutukoy ng bloke ng code na ito ang unang column, na naglalaman ng elemento ng teksto at elemento ng slider.
# Mga Linya 8-12: Tinutukoy ng bloke ng code na ito ang pangalawang column, na naglalaman ng elemento ng text at elemento ng checkbox.
Ano ang isang balangkas
Ang isang balangkas sa Python ay isang koleksyon ng mga module at mga pakete na nagbibigay ng istraktura para sa pagbuo ng mga application. Nagbibigay ito ng pangunahing istraktura ng isang application, tulad ng layout ng direktoryo, layer ng pag-access ng data, at mga bahagi ng user interface. Kasama rin dito ang mga library ng mga function at klase na maaaring magamit upang mabilis na bumuo ng mga application. Maaaring gamitin ang mga frameworks para gumawa ng mga web application, desktop application, mobile app, at higit pa.
Streamlit na balangkas
Ang Streamlit ay isang open-source na Python library na nagpapadali sa paggawa at pagbabahagi ng maganda, custom na web app para sa data science at machine learning. Nagbibigay ito ng simple, madaling maunawaan na paraan upang bumuo ng mga interactive na web application na may kaunting pagsisikap. Ang mga streamlit na app ay binuo gamit lamang ang Python code, kaya walang HTML o JavaScript ang kinakailangan. Sinusuportahan din ng Streamlit ang mga sikat na library ng data science gaya ng NumPy, Pandas, Scikit-learn, at TensorFlow. Sa Streamlit, mabilis kang makakagawa ng mga mahuhusay na visualization ng data at maibabahagi ang mga ito sa mga kasamahan o sa mundo.
Paano ako gagawa ng mga column sa streamlit na may Python
Ang Streamlit ay isang malakas na open-source na Python library na nagpapadali sa paggawa ng mga interactive na web application gamit ang ilang linya ng code. Dinisenyo ito para gawing mas naa-access ang mga modelo ng data science at machine learning at mas madaling gamitin para sa mga hindi teknikal na user.
Ang paggawa ng mga column sa Streamlit gamit ang Python ay simple at diretso. Ang unang hakbang ay ang pag-import ng Streamlit library:
import streamlit bilang st
Pagkatapos, maaari kang lumikha ng mga column sa pamamagitan ng paggamit ng st.columns() function. Ang function na ito ay tumatagal ng dalawang argumento: ang bilang ng mga column na gusto mong gawin, at isang opsyonal na listahan ng mga widget o elemento na dapat ilagay sa bawat column. Halimbawa, kung gusto mong lumikha ng dalawang column na naglalaman ng mga text box, magagawa mo ito:
st.columns([st.text_input(“Column 1”), st.text_input(“Column 2”)])
Maaari mo ring tukuyin ang lapad ng bawat column sa pamamagitan ng pagpasa ng opsyonal na ikatlong argumento sa st.columns() function:
st.columns([st.text_input(“Column 1”), st.text_input(“Column 2”)], width=[200, 400])
Itatakda nito ang lapad ng Column 1 sa 200 pixels at ang lapad ng Column 2 sa 400 pixels ayon sa pagkakabanggit.
