在Streamlit
中,布局类组件扮演着至关重要的角色。
它们不仅决定了应用程序的视觉呈现和用户体验,也极大地增强了页面内容的组织性和可读性。
通过这些组件,开发者可以灵活地划分页面空间,创建出清晰、有条理的布局结构。
本篇主要介绍3种构建Streamlit App
时常用的3种布局类组件:
st.container
:用于封装和组合多个组件,形成统一的视觉单元st.columns
:将内容以并列的方式展示,提高信息展示的效率和效果st.expander
:提供了可折叠的面板功能,使得额外信息可以在需要时展开查看,既节省了空间又保持了界面的整洁性
1. st.container
st.container
通过将多个组件放入一个容器中,可以轻松地控制这些组件的布局和样式。
st.container
本身并不直接提供布局参数,一般是通过with
语句将要包含的组件放入容器中,
或者,通过嵌套使用其他布局组件(如st.column
和st.row
等)来在容器内部实现更复杂的布局。
1.1. 使用示例
假定这样一个场景,在一个数据分析应用中,需要同时展示数据表格和相关的文字说明。
import streamlit as st import pandas as pd # 创建示例数据 data = pd.DataFrame( { "A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9], } ) # 使用st.container封装数据表格和说明文字 with st.container(): st.dataframe(data) st.markdown("这是数据表格的说明,提供了对数据的简要描述和分析。")
或者在一个机器学习模型演示应用中,需要同时展示模型预测结果和交互式控件(如滑块),
也可以通过st.container
,将预测结果和滑块控件组合在一起,形成一个交互式的界面
# 创建一个滑块控件 slider_value = st.slider("调整滑块以查看不同结果", 0, 100) # 使用st.container封装预测结果和滑块控件 with st.container(): st.write(f"当前滑块值为:{slider_value}") st.write("这是一个简单的机器学习模型演示。通过调整滑块,你可以看到不同的预测结果。")
2. st.columns
st.columns
组件用于创建一个列布局的容器,它可以将页面内容分割成多个垂直排列的列。
当需要在页面上同时展示多个并列的组件或信息块时,可以考虑使用st.columns
。
st.columns
参数很简单,它使用一个整数作为参数,该整数指定要创建的列数。
2.1. 使用示例
首先,模拟一个数据可视化应用中,需要并列展示一个折线图和相关的文字说明的场景。
import streamlit as st import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame( { "X": [1, 2, 3, 4, 5], "Y": [10, 15, 13, 17, 16], } ) # 绘制折线图 plt.plot(data["X"], data["Y"]) plt.xlabel("X-Axis") plt.ylabel("Y-Axis") plt.title("chart example") # 使用st.columns并列展示图表和文字说明 col1, col2 = st.columns(2) col1.pyplot(plt) col2.write("这是一个折线图示例,展示了X轴和Y轴之间的关系。")
再模拟一个数据对比的应用,需要同时展示多个数据表格以便进行比较和分析。
# 创建示例数据 data1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}) data2 = pd.DataFrame({"A": [7, 8, 9], "B": [10, 11, 12]}) # 使用st.columns创建三列布局展示数据表格 col1, col2, col3 = st.columns(3) col1.dataframe(data1) col2.dataframe(data2) col3.write("这是两个数据表格的对比展示。通过并列展示,你可以更方便地进行比较和分析。")
3. st.expander
st.expander
组件用于创建一个可折叠的面板,允许用户点击以展开或隐藏面板内的内容。
当需要在页面上提供额外的信息或选项,但又不希望这些信息始终可见时,可以考虑使用st.expander
。
st.expander
将一个字符串作为参数,该字符串将作为面板的标题显示。
然后,可以在with
语句块内添加要在面板中显示的组件。
3.1. 使用示例
首先模拟一个数据分析的应用,其中包含一个详细设置的面板,但默认情况下这些设置是隐藏的。
import streamlit as st # 创建一个包含详细设置的st.expander面板 with st.expander("详细设置"): st.write("这里是一些详细的设置选项,如数据过滤、排序等。") st.slider("数据过滤阈值", 0, 100) st.checkbox("启用排序功能") # 主界面内容模拟 st.write("这是一个数据分析应用的主界面。你可以点击上面的“详细设置”来查看和修改设置。")
此外,在一个比较复杂的Web应用中,如果需要提供一个包含帮助文档和指南的面板,以便用户在使用时参考。
那么,可以使用st.expander
,将帮助文档和指南隐藏在一个可折叠的面板中,
用户可以在需要时查看这些信息,而不会影响主界面的展示效果。
with st.expander("帮助文档和指南"): st.markdown( """ # 帮助文档和指南 欢迎使用本应用!这里是一些常用的操作和技巧,帮助你更好地使用本应用。 - **如何开始**:点击左侧导航栏中的“开始”按钮,进入应用主界面。 - **数据导入**:在主界面上方点击“导入数据”按钮,上传你的数据文件。 - **数据分析**:在数据导入后,点击“分析数据”按钮,选择你想要进行的分析类型。 如有任何疑问,请联系技术支持。 """ ) # 主界面模拟 st.write("这是一个复杂的Web应用。如果你需要帮助或指南,请点击上面的“帮助文档和指南”。")
4. 总结
这3个组件在布局时的侧重点不同,其中,st.container
侧重组件封装,st.columns
侧重列布局,而st.expander
侧重信息隐藏。
我们在使用时根据应用的具体展现形式来选择,
比如,需要组织复杂布局时则用st.container
,需要并列展示信息时用st.columns
,需要隐藏额外信息时用st.expander
。