مقدمة
مرحبًا بك في AutoStreamlit Studio ، مساعدك الذكي المصمم لإنشاء تطبيقات Streamlit بسهولة. باستخدام AutoStreamlit Studio ، ما عليك سوى توفير متطلباتك من خلال رسالة مطالبة، وستتكفل الأداة بالباقي. يقوم تلقائيًا بإنشاء تطبيق Streamlit وتخصيصه وتشغيله خصيصًا وفقًا لمواصفاتك. سواء كنت بحاجة إلى تصور البيانات، أو لوحات المعلومات التفاعلية، أو أي وظيفة Streamlit أخرى، AutoStreamlit Studio يبسط العملية، ويحول أفكارك إلى تطبيقات وظيفية في أي وقت من الأوقات. تم تصميم هذه الأداة المبتكرة لتوفير الوقت وتحسين الإنتاجية لكل من المطورين وغير المطورين على حدٍ سواء.
سمات
- إنشاء التطبيقات تلقائيًا : قم بتوفير متطلباتك، وسيقوم AutoStreamlit Studio بإنشاء تطبيق Streamlit كامل لك.
- قوالب قابلة للتخصيص : اختر من بين مجموعة متنوعة من القوالب لبدء تطوير تطبيقك.
- الأدوات التفاعلية : أضف عناصر تفاعلية مثل المخططات والجداول والنماذج دون عناء.
- الأوامر الصوتية : استخدم الأوامر الصوتية للتفاعل مع الأداة وإنشاء التطبيقات (موفر OpenAI فقط).
- محرر الكود : قم بتحرير الكود الذي تم إنشاؤه مباشرة داخل التطبيق لمزيد من التخصيص.
- التحكم في الإصدار : إدارة إصدارات مختلفة من تطبيقك لتتبع التغييرات والتحسينات.
- عمليات الملفات : قم بتنزيل ملفات تطبيق Streamlit وتحميلها وتشغيلها بسهولة.
- إدارة رمز واجهة برمجة التطبيقات (API Token Management ): إدارة رموز واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بك بشكل آمن لموفري OpenAI و Replicate .
- معالجة الأخطاء وحلها : معالجة أخطاء التعليمات البرمجية تلقائيًا وتقديم الحلول.
- إدارة الجلسة : تتعامل تلقائيًا مع انتهاء صلاحية الجلسة وتحافظ على سجل الدردشة وحالة الكود.
مهم
هذا التطبيق ليس جاهزًا للإنتاج لأنه ينفذ تعليمات برمجية بناءً على إدخال المستخدم، مما قد يؤدي إلى الإضرار بنظامك في حالة تنفيذ تعليمات برمجية غير صحيحة. ويوصى بشدة للاستخدام المحلي فقط أو تشغيله في بيئة معزولة .
كيفية الاستخدام
- حدد الموفر وأدخل مفتاح API : اختر الموفر الخاص بك ( OpenAI أو Replicate ) وأدخل مفتاح API لإلغاء قفل وظائف التطبيق.
- أدخل متطلباتك : استخدم مربع إدخال الدردشة لتحديد متطلبات التطبيق الخاص بك.
- إنشاء البرنامج النصي : سيقوم AutoStreamlit Studio بإنشاء برنامج نصي Streamlit بناءً على مدخلاتك.
- عرض المحادثات السابقة : تحقق من سجل الدردشة في الموسع.
- استخدام القوالب المحددة مسبقًا : اختر من بين القوالب المحددة مسبقًا لإنشاء التطبيقات بسرعة.
- التحرير والتشغيل : قم بتحرير البرنامج النصي الذي تم إنشاؤه من خلال الدردشة أو مباشرة في وضع المطور، ثم قم بتشغيل البرنامج النصي.
- حفظ الإصدارات أو تحميلها أو إعادة تعيينها : استخدم التحكم في الإصدار لإدارة الإصدارات المختلفة من تطبيقك.
- مسح سجل الدردشة : استخدم زر "مسح سجل الدردشة" لحذف الدردشات السابقة.
- حذف ملف التطبيق : استخدم زر "حذف ملف التطبيق" لإزالة التطبيق الحالي.
- تنزيل البرنامج النصي : قم بتنزيل البرنامج النصي الذي تم إنشاؤه كملف
.py . - التعامل مع الأخطاء : يحدد التطبيق الأخطاء في التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها ويوفر خيارات لحلها.
واجهة المستخدم للشريط الجانبي
يوفر الشريط الجانبي لـ AutoStreamlit Studio وظائف متنوعة لإدارة عملية تطوير التطبيق الخاص بك:
- حول AutoStreamlit Studio : تعرف على المزيد حول الأداة وإمكانياتها.
- كيفية الاستخدام : تعليمات مفصلة حول كيفية التفاعل مع الأداة.
- إدارة رمز واجهة برمجة التطبيقات (API Token Management ): إدارة رموز واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بك بشكل آمن لموفري OpenAI وReplicate.
- سجل الدردشة : اعرض سجل تفاعلاتك مع المساعد.
- اختيار القالب : اختر من بين مجموعة متنوعة من القوالب المحددة مسبقًا لبدء تطبيقك.
- التحكم في الإصدار : إدارة إصدارات مختلفة من تطبيقك لتتبع التغييرات.
- محرر الكود : قم بتحرير الكود الذي تم إنشاؤه مباشرة داخل التطبيق.
فيديو تعليمي
تشغيل التطبيق محليا
المتطلبات الأساسية
- بايثون
3.9 أو الأحدث - البيئة الافتراضية (مستحسن)
خطوات التثبيت
استنساخ المستودع :
git clone < repository-url >
cd auto-streamlit-studio
إنشاء وتفعيل بيئة افتراضية :
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows use `.venvScriptsactivate`
تثبيت التبعيات :
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
قم بتشغيل تطبيق Streamlit :
الوصول إلى التطبيق : افتح متصفح الويب الخاص بك وانتقل إلى http://localhost:8501 .
تشغيل التطبيق باستخدام Docker
المتطلبات الأساسية
خطوات البناء والتشغيل
استنساخ المستودع :
git clone < repository-url >
cd auto-streamlit-studio
بناء صورة عامل ميناء :
docker build -t autostreamlit-studio .
قم بتشغيل حاوية Docker :
docker run -p 8501:8501 autostreamlit-studio
الوصول إلى التطبيق : افتح متصفح الويب الخاص بك وانتقل إلى http://localhost:8501 .
ابدء
لبدء استخدام AutoStreamlit Studio، اتبع الخطوات التالية:
- إعداد البيئة : تأكد من أن لديك الرموز المميزة لواجهة برمجة التطبيقات (API) اللازمة لـ OpenAI أو Replicate.
- تشغيل التطبيق : قم بتنفيذ البرنامج النصي الرئيسي لبدء تشغيل AutoStreamlit Studio.
- التفاعل مع المساعد : استخدم مدخلات الدردشة لتحديد متطلبات تطبيقك وشاهد بينما يتم إنشاء تطبيقك في الوقت الفعلي.
- التخصيص والتوسيع : استخدم محرر التعليمات البرمجية المدمج لإجراء أي تغييرات مخصصة على تطبيقك.
حزم محددة مسبقًا لتطبيقات Streamlit
يأتي AutoStreamlit Studio مزودًا بمجموعة من الحزم المحددة مسبقًا والتي تُستخدم بشكل شائع لإنشاء تطبيقات Streamlit قوية وتفاعلية. تعد هذه الحزم ضرورية لمعالجة البيانات والتصور والتعلم الآلي والمزيد. فيما يلي بعض الحزم الرئيسية المضمنة:
- numpy : حزمة أساسية للحوسبة العددية في Python، توفر الدعم للمصفوفات والوظائف الرياضية والمزيد.
- الباندا : مكتبة قوية لمعالجة البيانات لتحليل البيانات ومعالجة البيانات المنظمة.
- matplotlib : مكتبة تخطيطية لإنشاء تصورات ثابتة ومتحركة وتفاعلية في بايثون.
- seaborn : مكتبة لتصور البيانات الإحصائية تعتمد على matplotlib، وتوفر واجهة عالية المستوى لرسم رسومات إحصائية جذابة وغنية بالمعلومات.
- scikit-learn : مكتبة للتعلم الآلي للغة Python، تقدم أدوات بسيطة وفعالة لاستخراج البيانات وتحليلها.
- Planly : مكتبة رسومية تفاعلية تسهل إنشاء مخططات معقدة ذات تفاعلية عالية.
- Tensorflow : مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي وتطبيقات التعلم العميق.
- Streamlit : المكتبة الأساسية التي تتيح لك إنشاء تطبيقات ويب تفاعلية وجميلة مباشرةً من نصوص Python.
- altair : مكتبة تصورية إحصائية تعريفية تعتمد على Vega وVega-Lite، مما يوفر تركيبًا بسيطًا وبديهيًا.
- beautifulsoup4 : مكتبة لتحليل مستندات HTML وXML، مفيدة لتجميع الويب.
- الطلبات : مكتبة HTTP بسيطة وأنيقة لتقديم طلبات API.
- scipy : مكتبة للحوسبة العلمية والتقنية، مكملة لـ numpy.
- SQLAlchemy : مجموعة أدوات SQL ومكتبة تعيين الكائنات العلائقية (ORM) لبيثون.
- folium : مكتبة لإنشاء الخرائط التفاعلية.
يتم تثبيت هذه الحزم المحددة مسبقًا من بين حزم أخرى لضمان حصولك على جميع الأدوات اللازمة لإنشاء مجموعة واسعة من تطبيقات Streamlit، بدءًا من تحليل البيانات وتصورها وحتى التعلم الآلي وتجميع الويب.
للحصول على قائمة كاملة بالتبعيات، يرجى الرجوع إلى ملف requirements.txt المضمن في المستودع.
ومن خلال الاستفادة من هذه المكتبات القوية، يمكّنك AutoStreamlit Studio من تطوير تطبيقات Streamlit المصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتك الخاصة بسرعة وكفاءة.
كيفية فتح القضايا
إرسال المشكلات: هل تواجه خطأ ما أو لديك فكرة عن ميزة ما؟ اسمحوا لنا أن نعرف من خلال صفحة القضايا لدينا.
كيفية المساهمة
المساهمات هي موضع ترحيب! إذا كنت ترغب في المساهمة في AutoStreamlit Studio ، فيرجى اتباع الخطوات التالية:
- Fork the Repository : انقر فوق الزر "Fork" في الجزء العلوي الأيمن من صفحة المستودع لإنشاء نسخة من المستودع على حساب GitHub الخاص بك.
- استنساخ المستودع : استنساخ المستودع المتشعب الخاص بك إلى جهازك المحلي.
git clone < your-forked-repo-url >
cd auto-streamlit-studio
- إنشاء فرع : قم بإنشاء فرع جديد لميزتك أو لإصلاح الأخطاء.
git checkout -b feature-or-bugfix-name
- إجراء التغييرات : قم بإجراء التغييرات على قاعدة التعليمات البرمجية.
- ارتكاب التغييرات : قم بتنفيذ التغييرات من خلال رسالة التزام وصفية.
git add .
git commit -m " Description of the feature or bug fix "
- دفع التغييرات : ادفع تغييراتك إلى مستودعك المتشعب.
git push origin feature-or-bugfix-name
- إنشاء طلب سحب : انتقل إلى المستودع الأصلي على GitHub وقم بإنشاء طلب سحب من مستودعك المتشعب. قدم وصفًا واضحًا للتغييرات وأي أرقام مشكلات ذات صلة.
شكرا لك على المساهمة!
خاتمة
تم تصميم AutoStreamlit Studio لإحداث ثورة في طريقة إنشاء تطبيقات Streamlit. بفضل مساعده الذكي والقوالب القابلة للتخصيص والميزات التفاعلية، يمكنك تحويل أفكارك بسرعة إلى تطبيقات وظيفية، مما يوفر الوقت ويعزز الإنتاجية. سواء كنت مطورًا يتطلع إلى تبسيط سير العمل لديك أو غير مطور يحتاج إلى إنشاء تطبيقات قوية تعتمد على البيانات، فإن AutoStreamlit Studio هو الحل الأمثل لك.
