Este blog demostrará:
- ¿Cómo recuperar datos en Streamlit desde el código fuente?
- ¿Cómo recuperar datos en Streamlit desde un archivo externo?
¿Cómo recuperar datos en Streamlit desde el código fuente?
En Streamlit, los datos se pueden obtener de diferentes fuentes, como bases de datos, archivos externos, scripts de Python o archivos fuente. Streamlit también nos permite recuperar datos de aplicaciones o resultados generados mediante programación en diferentes formas. Para recuperar datos en Streamlit en marcos de datos o gráficos de barras, siga la demostración que se proporciona a continuación.
Paso 1: navegue al directorio de proyectos
Primero, navegue hasta el directorio del proyecto a través del menú ' cd
cd C:\Usuarios\Dell\Documentos\Streamlit Tutorial
Nota : Trabajar en un entorno virtual se considera un buen enfoque ya que aísla Python, pip y todos los demás paquetes y bibliotecas. Para instalar y configurar un entorno virtual, consulte nuestro artículo vinculado ' Activar entorno virtual ”.
Paso 2: crear y activar el entorno virtual
Para crear un nuevo entorno virtual para el proyecto actual, utilice el botón ' virtualenv
Para demostración, hemos creado “ streamlitenv ”:
A continuación, active el entorno virtual recién creado en el directorio del proyecto usando el siguiente comando:
streamlitenv\Scripts\activar 
Paso 3: Instale Streamlit
A continuación, instale la biblioteca Streamlit Python con la ayuda de ' pepita ' gerente de empaquetación. Para ello, utilice el siguiente comando:
Paso 4: crear una secuencia de comandos de Python
A continuación, cree un nuevo archivo llamado ' Demo.py ”y establezca su extensión como “.py” . Después de eso, pegue el siguiente fragmento en el archivo:
importar racionalizado como calle
st.título ( 'Resultado de los estudiantes' )
@ st.cache_data
def datos_carga ( ) :
devolver pd.DataFrame (
{
'Nombre' : [ 'Llamativo' , 'Casar' , 'María' , 'Jenny' ] ,
'Marcas' : [ 40 , 43 , 50 , 45 ] ,
}
)
df = cargar_datos ( )
st.marco de datos ( df )
st.bar_chart ( df )
La descripción del código anterior es la siguiente:
- Primero, importe las bibliotecas requeridas como ' pandas 'para crear marcos de datos y' iluminado ”para buscar y visualizar los datos.
- Establezca el título de una página web usando ' st.título ”.
- Definir el ' Cargar datos() 'Método que devuelve el marco de datos estático.
- En el marco de datos, hemos configurado el nombre y las calificaciones de los estudiantes.
- Llame al método 'load_data()' y guarde su valor de retorno en el archivo ' df ' variable.
- Ahora, muestre los datos en forma representable de Streamlit, como ' marco de datos ' y ' gráfica de barras ”.
Paso 5: obtener datos en Streamlit
Ahora, ejecute el script Python en Streamlit usando el siguiente comando:
El resultado muestra que el script Python se está ejecutando en el puerto localhost ' 8501 ”:
Para la verificación, navegue hasta ' servidor local: 8501 ”URL en el navegador y verifique si los datos se obtienen en Streamlit o no. El siguiente resultado muestra que hemos obtenido con éxito los datos del código fuente y los mostramos en ' marco de datos ' y ' gráfico de barras ”:
¿Cómo recuperar datos en Streamlit desde un archivo externo?
En Streamlit, los usuarios pueden leer datos de diferentes fuentes. Para leer datos de cualquier archivo externo, como un archivo CSV, siga la demostración proporcionada.
Paso 1: cree un programa para leer datos de un archivo
Primero, cree un archivo Python simple con el “.py” extensión. Por ejemplo, hemos creado “Demo1.py” . Después de eso, pegue el siguiente fragmento en el archivo:
importar racionalizado como calle
st.título ( 'Obtener datos en Streamlit' )
Coches_data = pd.read_csv ( r 'C:\Usuarios\Dell\Documentos\Streamlit Tutorial\Cars.csv' )
st.escribir ( datos_autos )
En el código anterior:
- “ pandas 'La biblioteca se utilizará para leer datos de archivos y' iluminado ”Mostrará datos en forma representativa.
- Aquí, ' leer_csv() ”se utiliza para leer o recuperar datos de la ruta proporcionada que se pasa entre paréntesis.
- El 'escribir()' El método se utiliza para mostrar datos en Streamlit.
Paso 2: Ejecute el script Python
Ahora, ejecute el archivo de programa con streamlit mediante el comando mencionado:
Aquí, el resultado muestra que el programa se está ejecutando en el puerto localhost ' 8501 ”:
Abra el navegador, navegue hasta ' servidor local: 8501 ”URL y verifique si los datos se obtienen de un archivo en Streamlit o no. El resultado muestra que hemos obtenido con éxito los datos del archivo CSV en Streamlit:
Se trata de recuperar datos en Streamlit.
Conclusión
Para recuperar datos en Streamlit, primero instale la biblioteca Streamlit. Después de eso, importe los pandas y la biblioteca streamlit. Utilice la biblioteca de Python 'pandas' para leer, limpiar o recuperar los datos. Luego, utilice los componentes optimizados, como marcos de datos, gráficos de barras e histogramas, para mostrar datos. Después de eso, ejecute el script Python usando el “ejecución optimizada