原文：
www.kdnuggets.com/2023/01/12-essential-commands-streamlit.html
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st.write 不仅仅是一个打印函数来显示文本和数字。你可以用它来显示 pandas DataFrame、错误、字典、交互式可视化和 Keras 模型。
st.write(*args, unsafe_allow_html=False, **kwargs)就像打印一样，你需要提供字符串/数字或对象。
来自 Streamlit API 参考
注意： 你还可以使用 st.title、st.header、st.header、st.code 和 st.latex 来显示各种类型的文本元素。
如果你熟悉 Markdown，那么 st.markdown 是你的好帮手。它将帮助你显示图像、文本、标题等。
st.markdown(body, unsafe_allow_html=False)
来自 Streamlit API 参考
你可以使用 st.dataframe 来显示 pandas DataFrame 和 Styler、pyarrow 表、NumPy 数组、PySpark DataFrame 和 Snowpark DataFrame 和表格。该函数允许你自定义表格，通过调整宽度和高度，并使用 pandas styler 进行样式设置。
st.dataframe(data=None, width=None, height=None, *, use_container_width=False)
来自 Streamlit API 参考
如果你创建了仪表盘，你会知道显示 KPI 和关键性能指标的重要性。
st.metric 命令使显示各种指标变得容易，并带有 delta 指示器。你还可以使用 st.columns 显示多个指标。
st.metric(label, value, delta=None, delta_color="normal", help=None)
来自 Streamlit API 参考
Streamlit 还具有其可视化命令，这是 st.altair_chart 的语法糖。你可以使用 st.line_chart 在几秒钟内显示折线图。它比 st.altair_chart 更易于使用，因为它使用数据的列和索引来确定图表的规范。
st.line_chart(data=None, *, x=None, y=None, width=0, height=0, use_container_width=True)
图片来自 Streamlit API 参考
st.pyplot 显示 matplotlib.pyplot 图形。你可以用它来显示各种图表，并像在 Jupyter Notebook 中一样自定义它们。
st.pyplot(fig=None, clear_figure=None, **kwargs)
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注意： 你还可以使用 st.altair_chart、st.vega_lite_chart、st.plotly_chart、st.pydeck_chart、st.graphviz_chart 和 st.map 来显示交互式可视化图表。
st.text_input 显示单行文本输入控件。你可以用它来向函数提供用户输入，使你的 web 应用程序更具互动性和可定制性。它通常用于 NLP 和机器学习任务。
st.text_input(label, value="", max_chars=None, key=None, type="default", help=None, autocomplete=None, on_change=None, args=None, kwargs=None, *, placeholder=None, disabled=False, label_visibility="visible")
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除了文本输入，你还可以使用 st.selectbox 小部件，并向用户提供选项。这将改善用户体验，因为他们可以通过选择不同的选项进行操作。
st.selectbox(label, options, index=0, format_func=special_internal_function, key=None, help=None, on_change=None, args=None, kwargs=None, *, disabled=False, label_visibility="visible")
图片来自 Streamlit API 参考
注意： 你还可以使用 st.button、st.download_button、st.checkbox、st.radio、st.slider、st.number_input、st.text_area、st.date_input、st.time_input、st.file_uploader、st.camera_input 和 st.color_picker 作为输入控件。
要显示图像，你需要使用 PIL 打开图像，并将对象提供给 st.image。这些函数接受 Numpy ndarray 来显示各种图像。
st.image(image, caption=None, width=None, use_column_width=None, clamp=False, channels="RGB", output_format="auto")
图片来自 Streamlit API 参考
注意： 你还可以使用 st.audio 和 st.video 来收听音频和观看视频。
st.progress 是一项了不起的功能。你可以通过查看进度条来估计时间，而不是等待一个未知的时间段。这将改善用户体验。
st.progress(value)
图片来自 Streamlit API 参考
注意： 你还可以使用 status elements 来显示旋转器、警告、错误、信息、成功和异常。
st.sidebar 是自定义布局和容器的一部分。它用于分析和机器学习应用。它还为你提供了更多空间来添加用户选项。
with st.sidebar:
st.[element_name]
图片来自 Streamlit API 参考
注意： 你还可以使用 Layouts and Containers 来自定义标签页、容器、列和扩展器。
st.cache 是处理大数据集和机器学习模型时的最佳伙伴。它是一个函数装饰器，用于记忆函数执行并节省时间。
st.cache(func=None, persist=False, allow_output_mutation=False, show_spinner=True, suppress_st_warning=False, hash_funcs=None, max_entries=None, ttl=None)@st.cache(persist=True)
def fetch_and_clean_data(url):
# Fetch data from URL here, and then clean it up.
return data你可以使用这些命令来创建数据分析仪表板、机器学习演示、Web 应用程序，甚至创建你的个人作品网站。如果你寻找灵感，可以看看社区创建和分享的 Gallery。
在这篇文章中，我们介绍了 12 个最基本的 Streamlit 命令，如果你想了解所有命令，可以查看 Streamlit Cheat Sheet。我们已经了解了文本、数据框、可视化、指标、输入和小部件、布局以及实用命令。
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Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一名认证的数据科学专家，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为面临心理健康问题的学生开发一个 AI 产品。