Streamlit 介绍：用 Python 快速构建数据应用的利器
在数据科学和机器学习项目中，我们经常会遇到一个问题：模型做好了，如何优雅地展示给别人用？ 传统的 Web 开发需要前后端分离、写大量 HTML/CSS/JS，对很多数据分析师来说门槛较高。
这时候，Streamlit 就成了一款非常值得推荐的工具。
一、什么是 Streamlit？
Streamlit 是一个开源的 Python Web 应用框架，专门为：
- 数据科学家
- 机器学习工程师
- 数据分析师
设计，用于快速将 Python 脚本转换成交互式 Web 应用。
它的核心理念非常简单：
用纯 Python 写 Web 应用。
你无需掌握前端技术，也无需了解 Web 框架原理，只需要会写 Python。
二、为什么选择 Streamlit？
1️⃣ 上手极其简单
安装：
pip install streamlit
创建一个 app.py：
import streamlit as st
st.title("Hello Streamlit")
st.write("这是我的第一个 Streamlit 应用")
运行：
streamlit run app.py
浏览器自动打开，一个 Web 应用就完成了。
没有 Flask 路由 没有 HTML 模板 没有前端打包
真的就是 —— 写 Python 即可。
2️⃣ 专为数据应用设计
Streamlit 天生支持：
- DataFrame 展示
- 图表可视化
- 交互控件（滑块、按钮、下拉框）
- 文件上传
- 模型推理展示
示例：
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
np.random.randn(50,3), columns=["A","B","C"])
st.dataframe(df)
st.line_chart(df)
几行代码就可以生成动态可视化页面。
3️⃣ 开发效率极高
相比传统 Web 开发：
| 方案 | 开发难度 | 开发速度 |
|---|