Streamlit安裝設定執行三連

streamlit是新興的可替代flask的資料分析展示庫，機器學習工程師能夠用它專注於資料分析，而不是全棧。在經歷了一點波折之後，streamlit終於在機器上順利執行了，現在分享一下經驗，避免新手工程師再次踩坑。

安裝使用過程中的問題包括：無法安裝、提示缺少庫、安裝後無法執行、能使用了卻不知道如何使用。

總體上包括三步：

安裝streamlit庫；

設定環境變數；

寫**，再在終端用streamlit run xx.py執行。

以上三步，缺一不可。

官方**：

$ pip install streamlit

如果總是退出，或者連不上，可以嘗試用這個方法：

pip install -i  --trusted-host pypi.douban.com virtualenv

安裝時候把後面的virtualenv換成streamlit即可，可以試試。

安裝完畢之後，可以用以下語句進行測試：

$ streamlit hello

環境變數必須要設定，否則在終端是無法使用streamlit命令的，進而無法開啟localhost進行除錯。

通常工程師將資料分析展示等**寫到py檔案中，所以用streamlit將結果進行展示，要在終端使用：

streamlit run hello.py

**修改的時候，可以在py檔案中直接修改**，之後在ide中執行py檔案，再重新整理瀏覽器，就能在瀏覽器中直接看到效果了。

結語：streamlit的出現、替代flask是必然，期待有更方便的工具，能將資料分析展示結果一鍵部署到伺服器上。另外streamlit庫的出現，極大方便了資料分析人員，可以期待它與資料分庫的共同使用，能夠使很多結果快速執行在伺服器上。