Streamlit được sử dụng để xây dựng ứng dụng web phân tích dữ liệu
Streamlit được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu
다양한 API được sử dụng để triển khai ứng dụng web Streamlit
Học nhanh chóng và dễ dàng với các dự án, Phát triển ứng dụng web Streamlet để phân tích dữ liệu!
Streamlit là gì?
Streamlit là một công cụ cho phép bạn nhanh chóng tạo nguyên mẫu ứng dụng web bằng dữ liệu . Ưu điểm lớn nhất là bạn có thể tạo các ứng dụng web dữ liệu với các chức năng đơn giản trong một biểu mẫu web có thể xem nhanh chóng và dễ dàng.
Streamlit sử dụng Python . Không có gì phải phản đối khi sử dụng nó vì đây là môi trường Python quen thuộc để xử lý dữ liệu và nó đơn giản vì bạn chỉ cần gọi hàm thích hợp sau khi cài đặt gói Streamlit.
Streamlit đọc một tập lệnh Python và chạy một máy chủ web đơn giản. Bạn có thể thấy kết quả ngay lập tức và thấy những thay đổi theo thời gian thực khi bạn cập nhật tập lệnh.
Lợi ích của Streamlit!
Thật dễ dàng để tạo ứng dụng web demo cho báo cáo phân tích dữ liệu, xây dựng bảng thông tin và triển khai mô hình học máy.
Tôi có thể chứng minh các dịch vụ phân tích dữ liệu/học máy mà tôi đã hình dung (hoặc đã xây dựng) cho khách hàng tiềm năng.
Khách hàng có thể trực tiếp tải lên dữ liệu họ muốn và trải nghiệm hình ảnh động (bảng điều khiển).
Có thể xây dựng các dịch vụ bằng cách sử dụng mô hình học máy.
Ngoài ra, bạn có thể dễ dàng tạo ứng dụng web bằng mã hóa Python đơn giản.
Nhiều tiện ích được hỗ trợ bởi Streamlit
Bạn có thể dễ dàng tạo ứng dụng web bằng các tiện ích được liệt kê bên dưới.
Các tính năng biểu đồ được Streamlit hỗ trợ
Xây dựng bảng thông tin bằng các tính năng biểu đồ đơn giản nhưng mạnh mẽ.
Thông qua bài giảng này
Bạn có thể học nhanh chóng và dễ dàng, từ việc cài đặt và cấu hình Streamlit đến việc xây dựng nhiều ứng dụng web sử dụng dữ liệu khác nhau bằng Streamlit.
📖 Hãy xem các dịch vụ được tạo trực tiếp bằng Streamlit và tìm hiểu cách thức cũng như quy trình để tạo ra các dịch vụ đó!
Tự động sản xuất hàng loạt bài đăng trên blog với ChatGPT 📌 Trang demo (Đi)
Giao hàng tốt và rõ ràng.
Có vẻ như mọi thứ đang trở nên bận rộn hơn một chút trong hiệp hai. (Tôi nghĩ rằng tính thanh khoản của việc phân phối nhanh chóng là một lợi thế của Streamlet, nhưng tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu việc phân phối bằng GitHub được giải thích chi tiết hơn để tôi có thể làm điều này tốt hơn trong thực tế.)
Tuy nhiên, nhìn chung, tôi nghĩ rằng tôi có thể tìm hiểu về Streamlet một cách nhanh chóng.
Tôi phụ trách vận hành nền tảng và tôi có thể làm điều gì đó về phần phụ trợ, nhưng tôi gặp rất nhiều rắc rối với giao diện người dùng.
Sau khi tìm hiểu về Streamlit, nhiều vấn đề đã được giải quyết và các bài giảng của giảng viên đặc biệt hữu ích. Cảm ơn.