Streamlit | 易学教程

Python - Heroku deployment error boot timeout

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问题 I created a streamlit app in python and I'm trying to deploy it to Heroku following several youtube videos. However, I keep receiving the following errors and I'm not sure how to correct them. 2020-06-20T14:53:35.863016+00:00 heroku[web.1]: Error R10 (Boot timeout) -> Web process failed to bind to $PORT within 60 seconds of launch 2020-06-20T14:53:35.885669+00:00 heroku[web.1]: Stopping process with SIGKILL 2020-06-20T14:53:35.970864+00:00 heroku[web.1]: Process exited with status 137 2020-06

Error Installing streamlit It says “ERROR: Could not build wheels for pyarrow which use PEP 517 and cannot be installed directly”

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问题 When I try pip install streamlit it fails with the error message: ERROR: "Could not build wheels for pyarrow which use PEP 517 and cannot be installed directly" I tried installing pip install pyarrow directly but still gives the same error message 回答1: In my case the problem was related to Python version. More specifically I noticed in error logs: RuntimeError: Not supported on 32-bit Windows So then I installed Python 3.8.6 (x64 version) instead of x32 and the problem was solved with pip

Error Installing streamlit It says “ERROR: Could not build wheels for pyarrow which use PEP 517 and cannot be installed directly”

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I can't install streamlit with pip

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问题 I am running python 3.8.2 and pip 20.1.1 on Windows 10. When I try to install streamlit with pip install streamlit I get a long list of errors that appear in the console. Some of the errors seem to say that it needs to be installed on a python version < 3.7, however streamlit is supposed to work for 3.8.2. Does anyone know why this is happening? I can't include the entire error because it goes over the max character limit, but if anyone needs the rest of it, I can give it. Here is as much of

用Python构建数据科学Web应用程序

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作者|Chanin Nantasenamat 编译|VK 来源|Towards Data Science 在本文中，我将向你展示如何使用 streamlit python库快速构建一个简单的数据驱动web应用程序，只需几行代码。作为一名数据科学家或机器学习工程师，能够部署我们的数据科学项目是很重要的。传统的使用Django或Flask这样的框架来部署机器学习模型可能是一项艰巨和/或耗时的任务。我们正在构建的股票网络应用程序概述今天，我们将构建一个简单的web应用程序来显示股票价格和成交量。这将需要使用两个Python库，即streamlit和yfinance。从概念上讲，该应用程序将从雅虎检索历史市场数据，从yfinance库得到资金信息。此数据保存到dataframe中，streamlit将使用此数据作为输入参数，以便将其显示为折线图。安装必备库在本教程中，我们将使用两个需要安装的Python库。其中包括streamlit和yfinance。你可以通过下面的pip install命令轻松完成此操作，以安装streamlit： pip install streamlit 对yfinance也执行相同的操作，如下所示： pip install yfinance web应用程序的代码让我们看看我们今天正在构建的web应用程序的代码。你会发现只有不到20行代码（也就是说

如何优雅地展示机器学习项目！

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↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 & 每月组队学习，不错过 Datawhale干货作者：杨剑砺，Datawhale成员，数据分析师很多数据科学工作者都存在这样一个痛点，由于没有能点亮网页前端的技能树，导致在项目展示或项目合作时，无法快速开发出这样一套用户界面以供使用。而今天要介绍的Streamlit正是为了应对这一痛点而生的。Streamlit是一个机器学习工程师专用的，专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架，是目前开发自定义机器学习工具的最快的方法。可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位，可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。本文目录： 1. Streamlit是什么 2. 如何开始一个Streamlit项目 3. Streamlit架构与设计初探 APP模型网页布局 4. 常用工具总结 ‍ 显示文本显示数据显示交互控件显示图表其他工具侧边栏 ‍ 5. 重要功能缓存机制录屏功能 6. 近期重大更新 7. 优秀demo 自动驾驶目标检测 GAN面部生成项目一、 Streamlit是什么？ Streamlit是一个强大的python开源工具包，可以用来快速搭建web app，以优雅地展示你的机器学习或数据科学项目。 Streamlit的优势在于：不需要任何网页前端设计基础即可轻松搭建web app

Altair color bar chart by value not presented

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问题 Trying to color a bar chart using a condition based on a value that is not presented in the chart. I got this dataframe: I would like to color the bar green if row.presented_value > row.coloring_value , else color red. I saw examples of conditions by constant values and by displayed values, but couldn't make it work for me. In the code example below I would like both foo and bar to be red. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['bar','foo'], 'presented_value':[10,20], 'coloring_value'

Streamlit实战twitter情感分析

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Streamlit是一个出色的机器学习工具开发库，这个教程将学习如何使用streamlit和flair开发一个twitter微博情感分析的应用。相关链接： Streamlit开发手册 1、streamlit概述并不是每个人都是数据科学家，但是每个人都需要数据科学带来的力量。Streamlit帮我们解决了这个问题，利用streamlit部署机器学习模型简单到只需要几个函数调用。例如，如果运行下面的代码： import streamlit as st x = st.slider('Select a value') st.write(x, 'squared is', x * x) Streamlit就会创建出像下面这样的滑杆输入：安装Streamlit也很简单： pip3 install streamlit 然后你就可以运行应用了： streamlit run <FILE> 注意，直接用python运行你的streamlit文件是不行的！本文中的代码可以到这里下载。 2、情感分类情感分类是自然语言处理（NLP）中的一个经典问题，目的是判断一个语句的情感倾向是积极（Positive）还是消极（Negative）。例如，“I love Python！”这句话应当被归类为Positive，而“Python is the worst!”则应当被归类为Negative。 3