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第1章: Streamlit 入门与环境搭建

用最少的代码，把 Python 脚本变成可视化 Web 应用

你会在本章学到什么？

Streamlit 适合解决什么问题？它和 Flask/Django 有什么区别？
如何在本地正确安装并运行第一个 Streamlit 应用
理解 Streamlit 的“脚本从上到下执行”的运行模型
掌握最常用的输出与交互组件（标题、文本、输入框、按钮等）
知道常见报错/坑怎么排查（端口冲突、环境问题、刷新机制等）

什么是 Streamlit？

Streamlit 是一个让你可以用极少的代码，把 Python 脚本快速变成 Web 应用的开源框架，特别适合数据分析、可视化展示和内部小工具。

Streamlit 的特点

纯 Python：不需要写 HTML/CSS/JS，用 Python 就能写前端页面
上手极快：几行代码即可跑通一个 demo
交互友好：输入组件（输入框/选择器/滑块等）开箱即用
可视化支持：对 Pandas、Matplotlib、Plotly、Altair 等图表库支持很好
部署简单：可用 Streamlit Community Cloud，或自行部署到服务器

Streamlit vs Flask/Django：怎么选？

Streamlit：适合数据应用、可视化看板、原型验证、内部工具。更关注“快速把数据/模型做成可交互页面”。
Flask/Django：适合标准 Web 产品（复杂路由、用户体系、权限、数据库、前后端分离等）。灵活但需要更多工程化配置。

💡 提示： 如果你已经会一点 Python，却不想折腾前端框架，Streamlit 是非常适合用来做「第一个数据应用」的工具。

安装前的准备：Python 与虚拟环境

建议你在一个独立的虚拟环境中安装 Streamlit，避免不同项目的依赖互相影响。

检查 Python 版本

# 查看 Python 版本
python --version

# 或
python3 --version

创建虚拟环境（推荐）

# 使用 venv 创建虚拟环境
python -m venv venv

# Windows 激活
venv\Scripts\activate

# macOS / Linux 激活
source venv/bin/activate

安装 Streamlit

# 安装 streamlit
pip install streamlit

# 可选：常用数据分析库
pip install pandas numpy matplotlib plotly

验证安装

能输出版本号就说明安装成功：

python -m streamlit --version

📌 说明：

如果你在 macOS 上用的是 python3，则命令也对应改为 python3 -m venv venv、python3 -m streamlit --version。
如果安装很慢，可以考虑配置 pip 镜像源（公司/学校网络常见）。

第一个 Streamlit 应用：Hello Streamlit

1) 新建文件：hello_streamlit.py

import streamlit as st

st.title("Hello, Streamlit!")
st.write("欢迎使用 Streamlit 构建你的第一个数据应用！")

name = st.text_input("请输入你的名字：", "同学")

if st.button("打招呼"):
    st.success(f"你好，{name}，祝你学习顺利！")

2) 运行应用

streamlit run hello_streamlit.py

📌 你会看到什么：

终端会输出本地访问地址（通常是 http://localhost:8501）。
你修改代码并保存后，浏览器页面会提示是否重新运行。
Streamlit 会在每次交互时“重新从上到下执行脚本”（后面章节会深入讲）。

理解 Streamlit 的运行模型（很关键）

Streamlit 与传统 Web 框架最大的不同之一是：它不是“请求 -> 路由 -> 渲染模板”，而更像是“写脚本 -> 运行 -> 根据组件状态重新执行”。

核心规律

从上到下：每次交互（比如改了输入框、点按钮）都会触发脚本从第一行重新执行到最后一行。
组件有状态：输入框、选择器等组件会保留当前值，并在下一次执行时返回该值。
普通变量不持久：如果你把数据保存在普通变量里，下次执行就会重置。需要用 st.session_state 做“记忆”（第5章讲）。

⚠️ 常见坑： 你会发现按钮一点击就“没了”，或者某些变量每次交互都重新初始化。这不是 bug，是 Streamlit 的设计。掌握 session_state 后就能优雅解决。

常见输出与交互组件速览

下面这段代码基本涵盖了你做小工具最常用的一批组件。建议你复制到本地运行并逐行删改体验：

import streamlit as st
import pandas as pd

st.title("组件速览")
st.caption("把这段代码保存为 widgets_demo.py 然后运行：streamlit run widgets_demo.py")

st.header("文本输出")
st.write("st.write 可以输出字符串、数字、字典、表格等")
st.markdown("**Markdown** 也支持，比如：`code`、列表、链接")

st.header("输入组件")
name = st.text_input("姓名", "同学")
age = st.slider("年龄", 0, 100, 18)
level = st.selectbox("熟练度", ["入门", "进阶", "熟练"])

st.header("按钮与提示")
if st.button("生成个人卡片"):
    st.success(f"你好 {name}，年龄 {age}，当前水平：{level}")

st.header("表格")
df = pd.DataFrame({"字段": ["name", "age", "level"], "值": [name, age, level]})
st.dataframe(df)

📝 章节练习

练习 1：把 Hello 应用升级成“自我介绍卡”

要求：

新增输入：年龄（说一个合理范围）、城市（下拉框）
点击按钮后再显示结果（不要一输入就显示）
用 st.success 或 st.info 美化输出

练习 2：排错训练（故意制造问题）

要求：

把应用端口改成 8501 以外的端口运行（例如 8502），观察访问地址变化。
尝试同时开两个 Streamlit 应用，看看端口冲突时会发生什么。
记录你遇到的报错信息，并在下一节课中对照“常见坑排查”逐个解决。

常见问题与排查

1) 运行后浏览器打不开？

检查终端输出：确认实际地址（有时是 8502/8503 等）。
检查端口占用：8501 可能已被占用，Streamlit 会自动换端口。
检查环境：确认你运行命令时是在安装了 Streamlit 的虚拟环境中。

2) 修改代码没生效？

确认保存了文件（IDE 自动保存有时会延迟）。
看浏览器右上角是否提示“Rerun”。
如果你用了缓存/读取文件，可能需要手动清理缓存（后续章节会讲缓存）。

3) 每次交互都重新执行太慢？

这是 Streamlit 的默认机制。
解决方案通常是：减少重复计算、使用缓存、把某些逻辑放到表单提交后再执行。

本章小结

理解了 Streamlit 的定位、适用场景以及与传统 Web 框架的差异
完成了环境搭建、安装验证，并成功运行第一个应用
掌握了最基础的输出与交互组件用法
理解了“每次交互脚本从上到下重新执行”的运行模型