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STREAMLIT实战指南:使用PYTHON创建交互式数据应用

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作者（澳）TylerRichards（泰勒·理查德斯） 著 殷海英 等 译

出版社电子工业出版社

ISBN9787121484520

出版时间2024-08

装帧平装

开本其他

定价148元

货号1203358756

上书时间2024-09-05

谢岳书店
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   商品详情   

品相描述：全新
商品描述
目录
第1章  Streamlit简介技术要求002
为什么选择Streamlit002
安装Streamlit003
组织Streamlit应用程序004
Streamlit绘图演示005
从头开始创建一个应用程序008
在Streamlit应用中使用用户输入015
在Streamlit中添加文本018
本章小结020
第2章  上传、下载和操作数据技术要求021
环境设置：使用Palmer的Penguins
数据集022
探索Palmer的Penguins数据集023
Streamlit中的流程控制034
调试Streamlit应用程序037
在Streamlit中开发038
在Jupyter中探索，然后复制到
Streamlit中038
Streamlit中的数据操作039
缓存简介040
会话状态的持久性044
本章小结048
第3章  数据可视化技术要求050
旧金山树木（SF Tree）数据集：
一个新的数据集050
Streamlit可视化用例052
Streamlit的内置图表函数052
Streamlit的内置可视化选项058
Plotly059
Matplotlib和Seaborn060
Bokeh062
Altair064
PyDeck066
配置选项067
本章小结074
第4章  Streamlit中的机器学习和人工智能技术要求076
标准机器学习工作流程076
预测企鹅的种类077
在Streamlit中利用预训练的
机器学习模型081
在Streamlit应用程序中训练模型085
理解机器学习结果090
集成外部机器学习库：
Hugging Face示例094
集成外部AI库：OpenAI示例096
在OpenAI中进行身份验证097
OpenAI API的成本097
Streamlit和OpenAI097
本章小结103
第5章  使用Streamlit社区云部署Streamlit技术要求105
使用Streamlit社区云105
GitHub快速入门106
使用Streamlit社区云进行部署112
调试Streamlit社区云115
Streamlit Secrets116
本章小结119
第6章  美化Streamlit应用程序技术要求121
设置旧金山（SF）树木数据集121
在Streamlit中使用列122
探索页面配置127
使用Streamlit标签130
使用Streamlit侧边栏132
使用颜色选择器输入颜色137
创建多页应用程序139
可编辑的DataFrame143
本章小结146
第7章  探索Streamlit组件技术要求149
使用streamlit-aggrid添加可编辑的  DataFrame150
使用streamlit-plotlyevents
创建可钻取的图表154
使用Streamlit组件――streamlit-lottie158
使用Streamlit组件
――streamlit-pandas-profiling160
使用st-folium创建交互式地图163
使用streamlit-extras创建辅助函数167
查找更多组件168
本章小结168
第8章  使用Hugging Face和Heroku部署
Streamlit应用程序技术要求170
在Streamlit Community Cloud、Hugging Face和Heroku之间进行选择170
使用Hugging Face部署
Streamlit应用程序171
使用Heroku部署Streamlit
应用程序175
设置并登录Heroku176
克隆并配置本地存储库176
部署到Heroku178
本章小结179
第9章  连接数据库
技术要求181
使用Streamlit连接到Snowflake182
使用Streamlit连接到BigQuery187
向查询链接添加用户输入191
组织查询193
本章小结195
第10章  使用Streamlit优化求职申请
技术要求196
Streamlit技能展示项目197
机器学习-企鹅应用程序198
可视化-美观的树木应用200
在Streamlit中优化求职申请201
问题202
回答问题1203
回答问题2212
本章小结215
第11章  数据项目――在Streamlit中制作项目原型
技术要求217
数据科学创意217
收集和清理数据219
创建最小可行产品（MVP）221
我每年阅读多少本书222
我通常需要多长时间读完一本书223
我读的书都有多少页225
我所读的书籍都是哪一年出版的226
如何比较我与其他Goodreads
用户的书评229
迭代改进232
通过动画进行美化233
通过文本和额外的统计数据
构建叙述234
通过文本和附加统计数据
构建叙事236
托管和推广238
本章小结238
第12章  Streamlit资深用户
Fanilo Andrianasolo240
Adrien Treuille244
Gerard Bentley247
Arnaud Miribel和Zachary 
Blackwood251
Yuichiro Tachibana257
本章小结261

内容摘要
当数据科学家使用Python处理数据，并希望创建展示ML模型的数据应用程序，以及进行易于创建的交互式可视化时，那么Streamlit将是最理想的选择。Streamlit for Data Science(第2版)向数据科学家展示了如何在Python内快速创建和部署小部件和仪表板。这可以帮助他们在几小时内而不是几天内创建原型。 为了掌握Streamlit这项技术，需要通过大量的实际案例来学习。本书由一个富有创造力的Streamlit用户编写，他在第一版发布后就一直使用该技术，本选题建立在前一版的实用性基础上，带来大量的更新，包括将Streamlit连接到Snowflake数据仓库，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代码库，通过这些内容可以帮助读者练习新发布的技能。 读者将从Streamlit的基础知识开始Streamlit的学习，并通过使用机器学习模型和制作高质量的交互式应用程序逐渐熟悉Streamlit的使用技巧。本书通过实际示例帮读者掌握许多更具挑战性的主题，如Streamlit组件、美化应用程序和快速部署。 通过本书，读者将能够轻松快速地在Streamlit中创建动态web应用程序。

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