使用命令列安裝 Streamlit

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背景

本頁將引導您使用“venv”建立環境並使用“pip”安裝 Streamlit。這些是我們推薦的工具,但如果您熟悉其他工具,您也可以使用您喜歡的工具。最後,您將建立一個簡單的“Hello world”應用程式並運行它。如果您希望使用圖形介面來管理您的 Python 環境,請查看如何使用 Anaconda Distribution 安裝 Streamlit

先決條件

與任何程式設計工具一樣,為了安裝 Streamlit,你首先需要確保你的 計算機已正確設定。更具體地說,你需要:

  1. Python

我們支援 版本 3.8 至 3.12

  1. Python 環境管理器(建議)

環境管理器會建立虛擬環境,以隔離 Python 套件安裝專案.

我們建議使用虛擬環境,因為安裝或升級 Python 套件可能會對另一個包裹造成意外的影響。 Python 的詳細介紹環境,檢查Python 虛擬環境:入門

對於本指南,我們將使用 Python 附帶的「venv」。

  1. Python 套件管理器

套件管理器負責安裝每個 Python 套件,包括 Streamlit。

對於本指南,我們將使用 Python 附帶的「pip」。

  1. 僅限 MacOS:Xcode 命令列工具

使用[這些說明](https://mac.install.guide/commandlinetools/4.html)下載 Xcode 命令列工具 以便讓套件管理器安裝一些 Streamlit 依賴項。

  1. 程式碼編輯器

我們最喜歡的編輯是 VS Code,這也是我們在 我們所有的教程。

使用「venv」建立環境

  1. 打開終端並導航到您的專案資料夾。

    cd myproject
    
  2. 在終端機中輸入:

    python -m venv .venv
    
  3. 您的專案中將出現一個名為「.venv」的資料夾。此目錄是安裝虛擬環境及其相依性的地方。

啟動你的環境

  1. 在您​​的終端機中,根據您的作業系統,使用以下命令之一啟動您的環境。

    # Windows command prompt
    .venv\Scripts\activate.bat
    
    # Windows PowerShell
    .venv\Scripts\Activate.ps1
    
    # macOS and Linux
    source .venv/bin/activate
    
  2. 一旦激活,您將在提示符號前看到括號中的環境名稱。 “(.venv)”

在你的環境中安裝 Streamlit

  1. 在啟動環境的終端機中,輸入:

    pip install streamlit
    
  2. 透過啟動 Streamlit Hello 範例應用程式測試安裝是否成功:

    streamlit hello
    

    如果這不起作用,請使用長格式命令:

    python -m streamlit hello
    
  3. Streamlit 的 Hello 應用程式應該會出現在您的網頁瀏覽器的新分頁中!

6.完成後關閉終端機。

創建一個「Hello World」應用程式並運行它

  1. 在專案資料夾中建立一個名為「app.py」的檔案。

    import streamlit as st
    
    st.write("Hello world")
    
  2. 任何時候您想要使用新的環境,您首先需要前往您的專案資料夾(.venv 目錄所在的位置)並執行命令來啟動它:

    # Windows command prompt
    .venv\Scripts\activate.bat
    
    # Windows PowerShell
    .venv\Scripts\Activate.ps1
    
    # macOS and Linux
    source .venv/bin/activate
    
  3. 一旦激活,您將在終端提示符的開頭看到括號中的環境名稱。 “(.venv)”

  4. 運行您的 Streamlit 應用程式。

    streamlit run app.py
    

    如果這不起作用,請使用長格式命令:

    python -m streamlit run app.py
    
  5. 若要停止 Streamlit 伺服器,請在終端機中按下「Ctrl+C」。

  6. 使用完此環境後,輸入以下指令返回正常 shell:

   deactivate

下一步是什麼?

閱讀我們的基本概念以了解 Streamlit 的資料流模型。