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Streamlit：构建自定义 ML 工具的最快方式

Streamlit 是一个专门为机器学习和数据科学团队设计的开源应用框架。它允许用户在几个小时内创建美观、高性能的应用程序，全部使用纯 Python 编写。Streamlit 使数据科学家和开发人员能够将他们的脚本转换为可分享的 Web 应用程序，而无需前端经验。

主要特点

• 简单性：Streamlit 的 API 简单明了，易于学习和使用。
• 速度：使用 Streamlit，您可以快速构建和部署应用程序。
• 定制化：使用广泛的部件和组件定制您的应用程序。
• 集成：与流行的库（如 Pandas、Plotly 和 TensorFlow）无缝集成。

主要用例

• 数据可视化
• 机器学习模型部署
• 仪表板
• 原型设计

如何使用

1. 使用 pip 安装 Streamlit。
2. 在 Python 脚本中编写您的应用程序。
3. 使用 Streamlit 命令运行您的脚本。
4. 使用 Streamlit 丰富的命令和部件集定制您的应用程序。

用户体验

用户称赞 Streamlit 的简单性和效率，强调其能够快速将复杂数据转换为交互式 Web 应用程序的能力。社区活跃且支持，提供众多示例和教程帮助新手入门。

潜在限制

虽然 Streamlit 在创建数据应用程序方面功能强大，但它可能缺乏一些在全栈 Web 开发框架中找到的高级定制选项。此外，对于非常大的数据集或复杂应用程序，性能可能是一个问题。