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Python Web框架：Streamlit

news 2026/4/26 13:27:51

一、简介

Streamlit（https://docs.streamlit.io/）是一个基于tornado框架的快速搭建Web应用的Python库，封装了大量常用组件方法，支持大量数据表、图表等对象的渲染，支持网格化、响应式布局。简单来说，可以让不了解前端的人搭建网页。相比于同类产品PyWebIO，Streamlit的功能更加全面一些（https://docs.streamlit.io/develop/api-reference）。

文本元素
数据元素
图标元素
输入组件
媒体元素
布局和容器
聊天元素
状态元素
三方组件

1.1 安装

# 安装依赖pip install streamlit

1.2 运行

app.python

# 导入模块importasst st.title('Hello World')

运行网页需要在终端中通过streamlit命令来运行 run 某个python文件，运行后会自动打开网页http://localhost:8051。

# 先切换到python文件所在的目录D:\>streamlit run app.py

二、API Reference

写 write

Write argurnents to the app.

st.write("Hello world")

写流 write_stream

Write generators or streams to the appwith a typewriter effect.

st.write_stream(my_generator)st.write_stream(my_llm_stream)

头 header

st.header("Hello world")

标题 title

st.title("Hello World")

markdown

st.markdown("Hello **World**")

分割线 divider

st.divider()

吐司 Toast

st.toast("吐司提示",icon="✅")

成功 success

st.success("操作成功")

按钮 button

st.button("按钮")

文本输入框 text_input

name=st.text_input("姓名","melong")st.write("当前输入内容为",name)

日期

importdatetimeimportstreamlitasst event_time=st.datetime_input("生日",datetime.datetime(2026,4,26,16,45),)st.write("生日是:",event_time)

表格 table

importpandasaspdimportstreamlitasst confusion_matrix=pd.DataFrame({"Predicted Cat":[85,3,2,1],"Predicted Dog":[2,78,4,0],"Predicted Bird":[1,5,72,3],"Predicted Fish":[0,2,1,89],},index=["Actual Cat","Actual Dog","Actual Bird","Actual Fish"],)st.table(confusion_matrix)

文件上传 file_uploader

importpandasaspdimportstreamlitasst files=st.file_uploader("Upload files",accept_multiple_files=True,type=["csv","xlsx"],)iffiles:forfileinfiles:st.subheader(file.name)suffix=file.name.lower().rsplit(".",maxsplit=1)[-1]ifsuffix=="csv":df=pd.read_csv(file)else:df=pd.read_excel(file)st.dataframe(df,use_container_width=True)

图片

st.image("https://example.com/myimage.jpg")st.pdf("my_document.pdf")

图表 Chart

importpandasaspdimportstreamlitasstfromnumpy.randomimportdefault_rngasrng df=pd.DataFrame(rng(0).standard_normal((20,3)),columns=["a","b","c"])st.bar_chart(df)

聊天输入框 chat_input

prompt=st.chat_input()st.write(prompt)

输入你好

旋转器 spinner

加载中

importtimewithst.spinner("思考中..."):time.sleep(1)

聊天消息 chat_message

st.chat_message("user").write(prompt)st.chat_message("assistant").write_stream(prompt)

会话状态 session_state

当页面元素发生任何变化时，都会重新刷新页面，并且重新执行代码，也就是页面是无状态的。
当刷新后再想获取之前执行后的结果，需要借助会话状态，将执行后的结果保存到会话状态中。
当页面再刷新后可以从会话状态中获取原来执行的结果。
session_state 本身是一个对象，可以往这个对象中添加任意属性和取值。

if"message"notinst.session_state:st.session_state["message"]=[]st.session_state["message"].append({"role":"user","content":"用户的提示词prompt"})

importstreamlitasstif"message"notinst.session_state:st.session_state["message"]=[{"role":"assistant","content":"我是一个AI助手，有什么可以帮助您的？"}]prompt=st.chat_input()ifprompt:st.session_state["message"].append({"role":"user","content":prompt})ifst.session_state["message"]:formessageinst.session_state["message"]:withst.chat_message(message["role"]):st.write(message["content"])