作者|Chanin Nantasenamat
编译|VK
起源|Towards Data Science

在本文中，我将向你展现如何应用streamlit python库疾速构建一个简略的数据驱动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，可能部署咱们的数据迷信我的项目是很重要的。传统的应用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/或耗时的工作。

咱们正在构建的股票网络应用程序概述

明天，咱们将构建一个简略的web应用程序来显示股票价格和成交量。这将须要应用两个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库失去资金信息。此数据保留到dataframe中，streamlit将应用此数据作为输出参数，以便将其显示为折线图。

装置必备库

在本教程中，咱们将应用两个须要装置的Python库。其中包含streamlit和yfinance。你能够通过上面的pip install命令轻松实现此操作，以装置streamlit：

pip install streamlit

对yfinance也执行雷同的操作，如下所示：

pip install yfinance

web应用程序的代码

让咱们看看咱们明天正在构建的web应用程序的代码。你会发现只有不到20行代码（也就是说，如果不计算正文的话，那就把代码缩减到14行，其中3行是出于好看目标的空行）。

import yfinance as yfimport streamlit as stst.write("""# 简略的股票价格AppShown are the stock closing price and volume of Google!""")# https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75# 定义股票代码tickerSymbol = 'GOOGL'# 获取这个股票的数据tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)# 为这个股票失去历史价格tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='2010-5-31', end='2020-5-31')st.line_chart(tickerDf.Close)st.line_chart(tickerDf.Volume)

代码的逐行解释

让咱们花点工夫来了解下面的代码。

  • 1和2行

导入yfinance并赋其yf的别名，导入streamlit并赋其st的别名。

  • 4-7行

应用st.write()函数打印输出文本。这些打印进去的文本是用markdown格局写的。

  • 9-16行

    应用yfinance库从雅虎检索历史市场数据。

    • 第11行-将股票代码定义为GOOGL。
    • 第13行-应用yf.Ticker()函数，顾名思义，容许拜访股票代码数据。须要留神的是，tickerData是一个tickerData对象，如果咱们将tickerData作为一个命令运行，咱们将失去以下输入yfinance.Ticker object <GOOGL>。
    • 第15行-创立tickerDf数据帧并定义日期范畴（从2010年5月31日到2020年5月31日）和时间段（1天）。

  • 18-19行

应用st.line_chart()函数绘制折线图（应用第15行定义Close 和Volume 列的收盘价）。

运行web应用程序

将代码保留到名为我的app.py，启动命令提示符（或Microsoft Windows中的Power Shell）并运行以下命令：

streamlit run myapp.py

接下来，咱们将看到以下音讯：

> streamlit run myapp.pyYou can now view your Streamlit app in your browser.Local URL: http://localhost:8501Network URL: http://10.0.0.11:8501

在短时间内，将弹出一个internet浏览器窗口，并将你疏导到已创立的web应用程序http://localhost:8501，如下所示。

你曾经用Python创立了第一个web应用程序！

定制web应用程序

好吧，你可能想定制这个web应用程序的界面，请看如下代码。

import yfinance as yfimport streamlit as stst.write("""# Simple Stock Price AppShown are the stock **closing price** and ***volume*** of Google!""")# https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75# 定义股票代码tickerSymbol = 'GOOGL'# 获取这个股票的数据tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)# 为这个股票失去历史价格tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='2010-5-31', end='2020-5-31')st.write("""## Closing Price""")st.line_chart(tickerDf.Close)st.write("""## Volume""")

让咱们花点工夫来了解下面的代码。

  • 第6行

请留神，咱们将“closing price”加粗。还请留神，咱们通过在单词后面和前面应用三个星号使单词“volume”既粗体又斜体。

  • 18-20行和22-25行

在这里，咱们在收盘价和成交量图之前增加了一个markdown格局的题目。

当初咱们有了一个更新的网络应用程序。

原文链接：https://towardsdatascience.co...

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