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用 Streamlit 构建 Python Web 应用

为什么是 Streamlit — 它是什么、为什么流行、什么时候别用它

为什么是 Streamlit — 它是什么、为什么流行、什么时候别用它

这一章讲三件事: Streamlit 到底是什么;它凭什么在几年内火起来; 以及——同样重要——什么时候你不该选它。 读完你会拿到全书的出发点:作者对这本书工具的整套定位判断。 这一章不教你写任何代码,但第 6 节的「什么时候别用」是全书里最容易被略过、 却最影响技术选型的一部分。

1. 这一章讲什么

写网页应用,传统上要会三门语言:HTML 管页面结构、CSS 管长相、JavaScript 管交互1。 问题是很会 Python 的人——数据分析师、后端工程师、爱好者——往往没学过这三门, 现学的成本几乎等于重学一遍 Python2。

Streamlit 的赌注是:把这三门语言的活儿全包下来,让你只用 Python 写网页应用。 作者给新手的一句话概括是「Python scripts where you can click buttons and stuff」—— 能点按钮的 Python 脚本3。这一章剩下的内容,就是给这个赌注摆证据: 十条流行原因(第 3 节)、四类典型用途(第 4 节)、三类不该用的场景(第 5 节), 以及和五种相似技术的正面对比(第 6 节)。

2. 顶层全景:它站在哪里

一个网页应用(也就是在浏览器里用的那种程序,Gmail、Google Docs 都是)粗略说有两半:

半干什么传统上用什么写
后端(backend)真正的逻辑:算数、查数据库Python(这本书假设你已经会)
前端(frontend)屏幕上用户点的、看的:按钮、输入框、菜单HTML + CSS + JavaScript

Streamlit 做的事,一句话:

  你写的一段 Python 脚本(调用 st.title、st.button 这些函数)
      │
      ▼
  Streamlit 在背后把它翻译成网页(浏览器能懂的 HTML/CSS/JavaScript)
      │
      ▼
  用户在浏览器里看到一个能点的应用;点一下,你的脚本从头重跑一遍

  图说:左半边是你唯一要写的东西;右半边全是它替你做掉的。

注意这张图的最后一步:「点一下,你的脚本从头重跑一遍」。 这句话是全书的命门,第 04 章整章讲的「执行模型」就是围着它转的; 现在先记住这个「重跑」的存在,别问为什么——这一章不解释。

3. 核心原理(一):为什么是它流行起来——十条原因怎么互相咬合

作者列了十条原因4。十条平铺直叙记不住,但把它们排一下会发现其实只有三层:

第一层是地基:纯 Python。 你写的每一行都是 Python, 不需要碰 HTML(管页面结构的标记语言)、CSS(管外观排版的样式语言)、 JavaScript(管网页动态行为的语言)这三门5。这一下把「会做数据分析但不会做网页」 的整群人——数据科学家、后端工程师、爱好者、半技术人员——放进了能做网页应用的人里6。

第二层是体验:快、好看、不用操心界面细节。 因为界面元素都是预设计好的, 从想法到能跑的应用,时间常常以分钟计7;而且它默认就好看—— 你很难用 Streamlit 做出一个丑东西8。代价在第 4 条说透: Streamlit 故意替你做了大量界面决定(比如标签页选中时底下画一条橙线,你想换成阴影框,得自己懂 HTML/CSS 才行)9。 省事和可控是一枚硬币的两面:Streamlit 把整枚硬币押在「省事」那面。

第三层是时机:数据科学和 AI。 它 2019 年发布、主打数据可视化; 2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 之后,全世界都想做 AI 应用, 而 AI 应用的主体就是「包一层界面的大模型 API 调用」, Python 又正好是最主流的 AI 开发语言——三条一合,Streamlit 成了最快的那个选择10。 作者拿一个不到 30 行的完整聊天机器人当证据11, 还点名说 Streamlit 内置了聊天元素(chat elements)这类专门给 AI 对话界面用的部件12。

这三层合在一起可以解释一个数字:2022 年,Snowflake 以 8 亿美元收购了 Streamlit13。 一个开源(代码公开、谁都能看能改)前端框架能被云厂商花这个价买走,说明「让不会前端的人快速做出能用的界面」 这件事本身被当成了一门生意。

主线例子:那个 22 行的骰子模拟器

书里第二个代码清单(lising 1.2)是这一章最好的标本—— 一个模拟掷骰子、把结果画成折线图的应用。我们把这段代码从头走一遍, 每一步旁边标出它对应屏幕上什么:

import streamlit as st          # ① 引入 Streamlit,惯例起别名 st
import random

st.title("Die Roll Simulator")  # ② 屏幕顶部出现一行大标题
num_rolls = st.slider(          # ③ 屏幕上出现一个滑块
    'Number of die rolls', min_value=10, max_value=100)

if st.button('Plot Graph'):     # ④ 屏幕上出现一个按钮;点它之前,if 里不执行
    die_rolls = [random.randint(1, 6) for _ in range(num_rolls)]
                                # ⑤ 点了之后:掷 num_rolls 次骰子,存成一串 1~6 的数
    st.line_chart(data=die_rolls)
                                # ⑥ 把这串数画成折线图,出现在按钮下方

(代码照原书 listing 1.2;随机数本身不可复现,数字 1–6 是骰子的六个面。)

走完这六步,注意三件「没有」:

  • 没有事件处理函数。 别的 UI 框架里,「点了按钮怎么办」要单独写一个回调函数挂上去; 这里是 if st.button(...)——按钮当前有没有被按下,就是一个布尔值,直接当条件用。
  • 没有界面装配代码。 滑块出现的位置、折线图的样式,一概没写; 元素按脚本里从上到下的顺序出现在页面上。
  • 一共六行有效代码。 书里强调:你哪怕一行 Streamlit 都没见过,这段也读得懂14。

这就是「十条原因」在一段代码上的合体。后面三章会把这三件「没有」逐件拆开讲: 第 02 章讲怎么把这段代码跑起来,第 03 章讲元素怎么排布, 第 04 章讲「点了按钮脚本重跑」这个模型会咬人在哪里。

4. 核心原理(二):它能做什么——四个真实的用途

书里按用途分了四类15,外加一类「随便玩」。

用途典型东西为什么 Streamlit 合适
数据应用给决策者看的指标看板、数据探索工具、模型演示它本来就是为数据科学家设计的;和 pandas(表格数据处理库)、Matplotlib/Plotly(画图库)这些主力库天生合拍16
生成式 AI 应用聊天机器人、问答工具AI 应用 ≈ 界面 + 调大模型 API;Python 的 AI 库生态(LangChain 等)最厚17
公司内部工具排班表、库存管理、文件转换器用户少(几百人)、要的急、公司没预算养专职前端——正好全是 Streamlit 的甜点18
大型应用的原型动手写正式产品前先做个能点的样品原型给人亲手试,比设计文档说服力强得多19

作者自己举的两个亲身例子值得记住:一个是工作中的工具(帮同事把内部电子表格导进数据仓库), 一个是业余项目(房地产投资决策模拟器)20——两类都落在上表的格里。

5. 核心原理(三):什么时候别用——三个明确的红线

这是全书最诚实的一节。作者承认自己有一个项目做到一半,因为界面要求变复杂, 从 Streamlit 换成了 React21。三条红线:

红线一:百万级用户的大型应用。 Streamlit 适合几百到几千用户; 人一多、尤其并发(同时在线)一多,性能会顶不住。而且别忘了第 2 节那张图的最后一步—— 界面上一有变动,整个 Python 脚本从头重跑一遍;脚本里若有重计算、大数据集, 每次都重算,再多人一起来,机器直接趴下。缓存能救一部分(第 06 章讲),救不了全部22。

红线二:要高度定制界面的应用。 预设计元素反过来就是「不能改设计」。 要做精细的视觉控制、特定的动效,Streamlit 不是答案; 书里点名的替代是 React,或者干脆手写 HTML/CSS23。

红线三:要原生桌面或手机应用。 Streamlit 产出的是跑在浏览器里的网页应用。 手机上能打开 Streamlit 应用,但它做不出独立的 iOS/Android 安装包24; 桌面应用请走 PyQt(把 C++ 的 Qt 框架包成 Python 接口的库)这类路线。

三条红线合起来是一个判断:Streamlit 把「快」和「省事」做到了极致, 代价是天花板。 你的需求只要撞上天花板——规模、定制、平台——它就是错工具。 选型的第一步不是学它,而是确认你的需求不在红线之内。

6. 作者的判断与证据:和五种相似技术摆在一起比

书里第 1.6 节拿 Streamlit 和五个「长得像」的东西正面对比25。 这部分是作者的判断,证据强度各不相同,分开标:

和 Jupyter notebook 比——这是最常被混淆的一对。 判断:Jupyter 是「交互式文档」, 适合给同行看代码和思路;Streamlit 是「给最终用户用的应用」, 用户不需要懂代码26。证据是结构性的:Jupyter 的一个个单元格(cell)适合探索, 但工程实践(比如版本管理)很弱;Streamlit 是正常代码文件,工程流程天然顺畅27。 这一对我们完全认可,且认为它表述得比多数材料清楚:两者不互斥,常见流水线是 Jupyter 里探索、Streamlit 里交付。

和 HTML/CSS/JavaScript 比。 判断:这三门语言什么都能做,但「学会」和「会用」之间隔着 整个前端学科;Streamlit 在背后生成等价代码,你只写简洁得多的语法28。 证据:Streamlit 内部真的用了 React(一个主流 JavaScript 界面框架)—— 从你的角度看,它拿 React 的一部分能力和灵活性,换更简单的写法和 Python29。

和 React 比。 判断:React 用「组件」(可复用的界面小块)搭页面,能力上限高, 但概念负担重(声明式、虚拟 DOM 那套),而且不是 Python30。 Streamlit 底层正是 React,只是把你和那套概念隔开了31。

和 Flask / Django / FastAPI 比——这一对比最容易被新手的「都是 Python」盖过去。 判断:这三个都是 后端 框架,意思是它们只管路由和请求处理, 前端照旧要你写 HTML/CSS/JavaScript;Streamlit 是让你用 Python 写前端的那个32。 这个区分极其要紧:如果你的需求是「做 API 给别人调」,该选 FastAPI,不是 Streamlit。

和 Tkinter / PyQt 比。 判断:这两个是 Python 的桌面界面库,做出的是装在本地电脑上的窗口程序; Streamlit 做的是浏览器里的应用33。如今用户习惯免安装的东西,网页方案多数时候更划算34。

证据的成色

十条原因、四类用途、五组对比里,大部分是有代码或事实佐证的 (8 亿美元收购、不到 30 行的聊天机器人、确实内置的聊天元素); 少数是作者的经验之谈(「时间以分钟计」「很难做丑」),没有量化证据—— 这类话我们后面会在「边界与局限」里逐条对照。

7. 边界与局限

  • 所有「流行度」论据都带时点。 8 亿美元收购、Netflix/Airbnb/Stripe 在用、 Google Trends 曲线,全是 2022–2026 年间的情况;框架的兴衰周期很快, 拿这些数字当「现在依然如此」的论据要留心。
  • 「分钟级从想法到应用」成立的前提你没看见: 你的应用是单页、默认样式、 几百用户以内的那种。跨过任何一条,时间立刻以天和周计。
  • 「很难做丑」的另一面就是「很难做精」。 第 3 节那句「想换阴影框得懂 HTML/CSS」 是全书第一次暗示:Streamlit 的天花板不在功能,在表达力。
  • 性能问题在这一章只是预告。 「整个脚本重跑」有多疼、缓存怎么救, 第 04、06 章才展开;选型时只看这一章会低估这个问题。
  • 「Streamlit 实际上用 React 实现」 是书里顺带说破的实现细节35: 这意味着它的上限被 React 托底,但它暴露给你的能力永远只是 React 的一个子集。

判断(我们的,不是书里的): 这一章的真正价值不在十条原因, 而在它把「省事 vs 可控」的权衡说得毫不含糊——多数工具书只夸不贬, 而这本书第 1.5 节「什么时候别用」写得比第 1.3 节「为什么流行」更诚实。 对编程语言与系统研究,这一章是一篇现成的「框架设计哲学」案例: Streamlit 用收窄表达力换降低门槛,是「所见即所得脚本语言」路线在 Web 上的 一次大规模实验,和当年 BASIC 之于个人电脑是同一个思路。 如果错,会错在: 随着第三方组件生态(streamlit-elements 这类)变厚, 「表达力天花板」可能持续外移,「该换 React」的临界点会比书里写的更靠后; 也就是说,这本书对红线位置的划法可能偏保守。

8. 可带走的

  1. Streamlit = 用纯 Python 写网页应用的框架:脚本自上而下跑一遍,每个 st. 函数往页面上放一个元素,顺序就是代码顺序。
  2. 前后端两分是理解一切的钥匙:Flask/Django/FastAPI 只解决后端;Streamlit 把前端也用 Python 包掉了——别拿它做 API 服务。
  3. 选它的三个理由排序:快(分钟级)、零前端门槛、数据/AI 生态;不选它的三个理由:规模、定制、原生平台。
  4. 「整个脚本重跑」是它的执行模型,也是它的性能软肋——这一章先记住现象,第 04 章讲机制。
  5. 界面元素的顺序 = 代码里的顺序;没有事件回调,st.button() 直接当布尔条件用——这条心智模型和第 04 章的 session state 一起,构成 Streamlit 编程的全部地基。
  6. Jupyter 管探索、Streamlit 管交付;两者是上下游,不是对手。
  7. Streamlit 底层是 React:你写的 Python 最终会被翻译成 React/网页三件套;「不能定制」的边界是它只暴露 React 能力的一个子集。
  8. 「Community Cloud 免费部署」是第 1.3.8 条里最重要的一条实操信息:连 GitHub 仓库即可公开发布,第 05 章详解,第 12 章讲它不够用之后怎么办。
  9. 判断任何「X 为什么流行」的清单时,把它拆成「地基(语言/生态)/体验(速度/默认)/时机(风口)」三层——十件事其实是三层因果。
  10. 看到「我们公司也在用」这类证据,先问时点:框架流行度证据的半衰期通常只有两三年。

9. 原文地图

主题原书章原文位置
web 应用 = 前端 + 后端;前端传统要 HTML/CSS/JS1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:57搜「two main parts」)
Streamlit 定义:「能点按钮的 Python 脚本」1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:79搜「click buttons」)
2019 发布、2022 年 Snowflake 8 亿美元收购1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:82搜「acquired it」)
十条流行原因总起1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:89搜「Ten reasons」)
纯 Python:不用学三门网页语言1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:96搜「pure Python」)
分钟级开发速度1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:139搜「minutes, not hours or days」)
默认好看、预设计元素1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:143搜「look good」)
故意替你决定界面(橙线 vs 阴影框)1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:153搜「focus on your app」)
骰子模拟器代码(listing 1.2)1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:208搜「line_chart」)
不到 30 行的 AI 聊天机器人(listing 1.3)1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:249搜「30 lines」)
数据科学与可视化支持、pandas dataframe1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:299搜「data scientists」)
不适合百万级用户;整个脚本重跑的性能含义1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:461搜「When not to use」)
不适合高度定制 UI1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:484搜「UI customization」)
不适合原生桌面/移动应用1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:493搜「desktop or mobile」)
与 Jupyter 的三点区别1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:506搜「Jupyter notebooks」)
Flask/Django/FastAPI 是后端框架1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:577搜「primarily backend」)
Streamlit 底层用 React1 Introduction to Streamlittext/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:560搜「under the hood」)

Footnotes

  1. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 97–104 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:98,搜「HTML, CSS, and JavaScript」)。原文:做网页界面传统上需要写 HTML、CSS、JavaScript 这三门核心网页语言。 ↩

  2. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 67–70 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:67,搜「at least as much effort」)。原文:上手这些新工具花的功夫,至少和当初学 Python 一样多;这让许多没空的 Python 开发者止步。 ↩

  3. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 78–79 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:79,搜「click buttons and stuff」)。 ↩

  4. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 89–93 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:93,搜「adoption stems」)。原文说广泛采用的因素很多,「chief among them its pure-Python nature and ease of use」。 ↩

  5. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 96–104 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:96,搜「pure Python」)。书里说「Any code you write with Streamlit is Python」。 ↩

  6. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 130–132 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:130,搜「removes a major barrier」)。原书里这张图把受众分成「只懂 Python 的人」「全栈工程师」「网页开发者」三类。 ↩

  7. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 135–139 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:139,搜「minutes, not hours or days」)。原文:「The time from idea to a fully working app is often measured in minutes」。 ↩

  8. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 141–151 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:143,搜「look good」)。原文:元素都是预设计的,「All you have to do is put them together」,而且「it does make it hard to create something that doesn't look nice」。 ↩

  9. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 199–203 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:199,搜「trade-off between hassle-free」)。原文明确写:如果你想要省事的前端开发而不是细粒度控制,Streamlit 理想;反之则不合适。阴影框的例子见同段。 ↩

  10. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 235–247 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:236,搜「watershed moment」)。原文把 2022 年 ChatGPT 发布称为分水岭,并列出 AI 热、Python 是 AI 主流语言、Streamlit 是 Python 写可视应用最快方式三条。 ↩

  11. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 248–249 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:249,搜「fewer than 30 lines」)。listing 1.3 的完整代码在同文件第 253–281 段。 ↩

  12. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 246–247 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:247,搜「chat elements」)。 ↩

  13. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 80–83 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:82,搜「acquired it」)。原文:「In 2022, Snowflake Inc. acquired it for $800 million」。 ↩

  14. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 227–233 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:227,搜「never seen a single line」)。原文:「You can understand the code in listing 1.2 even if you've never seen a single line of Streamlit code before」,并指出没有事件处理函数这类 setup code。 ↩

  15. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 387–458 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:392,搜「of projects」)。四个小节:1.4.1 数据应用、1.4.2 生成式 AI 应用、1.4.3 内部工具、1.4.4 大型应用原型,1.4.5 是「别的随便什么」。 ↩

  16. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 298–302 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:301,搜「Matplotlib, Plotly, Altair」)。原文说可以直接用你顺手的画图库。 ↩

  17. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 404–410 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:405,搜「thin layer of business logic」)。 ↩

  18. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 412–428 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:412,搜「internal tools」)。原文列了三个原因:并发用户少、要的急、公司没预算养工程师。 ↩

  19. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 430–445 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:436,搜「prototypes are even more effective」)。原文:人们能亲手体验的东西,比设计文档和静态 mock 更有说服力。 ↩

  20. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 388–392 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:390,搜「internal spreadsheets」)。 ↩

  21. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 463–465 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:464,搜「switched to a」)。 ↩

  22. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 468–474 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:469,搜「hundreds or thousands」)。原文:「Streamlit apps are best suited for user bases in the hundreds or thousands, not millions」,并解释整脚本重跑的性能含义。 ↩

  23. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 484–491 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:484,搜「high degree of UI customization」)。 ↩

  24. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 493–498 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:493,搜「Native desktop or mobile apps」)。 ↩

  25. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 500–592 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:500,搜「different from other technologies」)。五个小节:Jupyter、HTML/CSS/JavaScript、React、Flask/Django/FastAPI、Tkinter/PyQt。 ↩

  26. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 515–520 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:518,搜「interactive documents rather than actual apps」)。 ↩

  27. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 521–526 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:521,搜「version control」)。 ↩

  28. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 544–546 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:544,搜「abstracts away the complexity」)。 ↩

  29. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 560–562 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:561,搜「trades some of React's power」)。 ↩

  30. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 547–559 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:551,搜「component-based design」)。React 的三个特点:组件复用、声明式、DOM 由它更新。 ↩

  31. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 560–561 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:560,搜「uses React under the hood」)。 ↩

  32. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 576–579 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:577,搜「primarily backend frameworks」)。 ↩

  33. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 581–592 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:582,搜「Tkinter (pronounced」)。 ↩

  34. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 589–592 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:591,搜「comfortable with web-based software」)。 ↩

  35. 出处:「1 Introduction to Streamlit」第 560 段(text/10-ch01-1-introduction-to-streamlit.txt:560,搜「under the hood」)。 ↩

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为什么是 Streamlit — 它是什么、为什么流行、什么时候别用它1. 这一章讲什么2. 顶层全景:它站在哪里3. 核心原理(一):为什么是它流行起来——十条原因怎么互相咬合主线例子:那个 22 行的骰子模拟器4. 核心原理(二):它能做什么——四个真实的用途5. 核心原理(三):什么时候别用——三个明确的红线6. 作者的判断与证据:和五种相似技术摆在一起比证据的成色7. 边界与局限8. 可带走的9. 原文地图Footnotes