在本文中，我將向你展示如何使用streamlit python庫快速構建一個簡單的數據驅動web應用程序，只需幾行代碼。

作為一名數據科學家或機器學習工程師，能夠部署我們的數據科學項目是很重要的。傳統的使用Django或Flask這樣的框架來部署機器學習模型可能是一項艱巨和/或耗時的任務。

我們正在構建的股票網絡應用程序概述

今天，我們將構建一個簡單的web應用程序來顯示股票價格和成交量。這將需要使用兩個Python庫，即streamlit和yfinance。

從概念上講，該應用程序將從雅虎檢索歷史市場數據，從yfinance庫得到資金信息。此數據保存到dataframe中，streamlit將使用此數據作為輸入參數，以便將其顯示為折線圖。

安裝必備庫

在本教程中，我們將使用兩個需要安裝的Python庫。其中包括streamlit和yfinance。你可以通過下面的pip install命令輕松完成此操作，以安裝streamlit：

pip install streamlit

對yfinance也執行相同的操作，如下所示：

pip install yfinance

web應用程序的代碼

讓我們看看我們今天正在構建的web應用程序的代碼。你會發現只有不到20行代碼(也就是說，如果不計算注釋的話，那就把代碼縮減到14行，其中3行是出于美觀目的的空行)。

import yfinance as yfimport streamlit as stst.write("""# 簡單的股票價格AppShown are the stock closing price and volume of Google!""")# https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75# 定義股票代碼tickerSymbol = 'GOOGL'# 獲取這個股票的數據tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)# 為這個股票得到歷史價格tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='2010-5-31', end='2020-5-31')st.line_chart(tickerDf.Close)st.line_chart(tickerDf.Volume)

代碼的逐行解釋

讓我們花點時間來理解上面的代碼。

• 1和2行

導入yfinance并賦其yf的別名，導入streamlit并賦其st的別名。

• 4-7行

使用st.write()函數打印輸出文本。這些打印出來的文本是用markdown格式寫的。

• 9-16行 使用yfinance庫從雅虎檢索歷史市場數據。 第11行-將股票代碼定義為GOOGL。 第13行-使用yf.Ticker()函數，顧名思義，允許訪問股票代碼數據。需要注意的是，tickerData是一個tickerData對象，如果我們將tickerData作為一個命令運行，我們將得到以下輸出yfinance.Ticker object 。 第15行-創建tickerDf數據幀并定義日期范圍(從2010年5月31日到2020年5月31日)和時間段(1天)。

• 18-19行

使用st.line_chart()函數繪制折線圖(使用第15行定義Close 和Volume 列的收盤價)。

運行web應用程序

將代碼保存到名為我的app.py，啟動命令提示符(或Microsoft Windows中的Power Shell)并運行以下命令：

streamlit run myapp.py

接下來，我們將看到以下消息：

> streamlit run myapp.pyYou can now view your Streamlit app in your browser.Local URL: http://localhost:8501Network URL: http://10.0.0.11:8501

在短時間內，將彈出一個internet瀏覽器窗口，并將你引導到已創建的web應用程序http://localhost:8501，如下所示。

你已經用Python創建了第一個web應用程序！

---

定制web應用程序

好吧，你可能想定制這個web應用程序的界面，請看如下代碼。

import yfinance as yfimport streamlit as stst.write("""# Simple Stock Price AppShown are the stock **closing price** and ***volume*** of Google!""")# https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75# 定義股票代碼tickerSymbol = 'GOOGL'# 獲取這個股票的數據tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)# 為這個股票得到歷史價格tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='2010-5-31', end='2020-5-31')st.write("""## Closing Price""")st.line_chart(tickerDf.Close)st.write("""## Volume""")

讓我們花點時間來理解上面的代碼。

• 第6行

請注意，我們將“closing price”加粗。還請注意，我們通過在單詞前面和后面使用三個星號使單詞“volume”既粗體又斜體。

• 18-20行和22-25行

在這里，我們在收盤價和成交量圖之前添加了一個markdown格式的標題。

現在我們有了一個更新的網絡應用程序。

原文鏈接：https://towardsdatascience.com/how-to-build-a-data-science-web-app-in-python-61d1bed65020

總結

以上是生活随笔為你收集整理的usagestatsmanager获取正在运行应用_用Python构建数据科学Web应用程序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。