Perkenalan
Selamat datang di AutoStreamlit Studio , asisten cerdas Anda yang dirancang untuk membuat aplikasi Streamlit dengan mudah. Dengan AutoStreamlit Studio , cukup berikan kebutuhan Anda melalui perintah, dan alat ini akan mengurus sisanya. Secara otomatis menghasilkan, menyesuaikan, dan menjalankan aplikasi Streamlit yang disesuaikan dengan spesifikasi Anda. Baik Anda memerlukan visualisasi data, dasbor interaktif, atau fungsi Streamlit lainnya, AutoStreamlit Studio menyederhanakan prosesnya, mengubah ide Anda menjadi aplikasi fungsional dalam waktu singkat. Alat inovatif ini dirancang untuk menghemat waktu dan meningkatkan produktivitas baik bagi pengembang maupun non-pengembang.
Fitur
- Pembuatan Aplikasi Otomatis : Berikan kebutuhan Anda, dan AutoStreamlit Studio akan membuatkan aplikasi Streamlit lengkap untuk Anda.
- Templat yang Dapat Disesuaikan : Pilih dari beragam templat untuk memulai pengembangan aplikasi Anda.
- Widget Interaktif : Tambahkan elemen interaktif seperti bagan, tabel, dan formulir dengan mudah.
- Perintah Suara : Gunakan perintah suara untuk berinteraksi dengan alat dan membuat aplikasi (khusus penyedia OpenAI).
- Editor Kode : Edit kode yang dihasilkan langsung di dalam aplikasi untuk penyesuaian lebih lanjut.
- Kontrol Versi : Kelola berbagai versi aplikasi Anda untuk melacak perubahan dan peningkatan.
- Pengoperasian File : Mengunduh, mengunggah, dan menjalankan file aplikasi Streamlit dengan mudah.
- Manajemen Token API : Kelola token API Anda dengan aman untuk penyedia OpenAI dan Replikasi .
- Penanganan dan Resolusi Kesalahan : Secara otomatis menangani kesalahan kode dan memberikan solusi.
- Manajemen Sesi : Secara otomatis menangani kedaluwarsa sesi dan memelihara riwayat obrolan dan status kode.
Penting
Aplikasi ini belum siap produksi karena mengeksekusi kode berdasarkan masukan pengguna, yang berpotensi membahayakan sistem Anda jika kode yang dijalankan salah. Sangat disarankan untuk penggunaan lokal saja atau untuk menjalankannya di lingkungan yang terisolasi .
Cara Menggunakan
- Pilih Penyedia dan Masukkan Kunci API : Pilih penyedia Anda ( OpenAI atau Replikasi ) dan masukkan kunci API untuk membuka kunci fungsionalitas aplikasi.
- Masukkan Persyaratan Anda : Gunakan kotak masukan obrolan untuk menentukan persyaratan aplikasi Anda.
- Hasilkan Skrip : AutoStreamlit Studio akan menghasilkan skrip Streamlit berdasarkan masukan Anda.
- Lihat Percakapan Sebelumnya : Periksa riwayat obrolan di expander.
- Gunakan Templat Standar : Pilih dari templat yang telah ditentukan untuk membuat aplikasi dengan cepat.
- Edit dan Jalankan : Edit skrip yang dihasilkan melalui chat atau langsung dalam mode pengembang, lalu jalankan skrip.
- Simpan, Muat, atau Setel Ulang Versi : Gunakan kontrol versi untuk mengelola berbagai versi aplikasi Anda.
- Hapus Riwayat Obrolan : Gunakan tombol 'Hapus riwayat obrolan' untuk menghapus obrolan sebelumnya.
- Hapus File Aplikasi : Gunakan tombol 'Hapus file aplikasi' untuk menghapus aplikasi saat ini.
- Unduh Skrip : Unduh skrip yang dihasilkan sebagai file
.py . - Menangani Kesalahan : Aplikasi mengidentifikasi kesalahan dalam kode yang dihasilkan dan memberikan opsi untuk mengatasinya.
UI bilah sisi
Sidebar AutoStreamlit Studio menyediakan berbagai fungsi untuk mengelola proses pengembangan aplikasi Anda:
- Tentang AutoStreamlit Studio : Pelajari lebih lanjut tentang alat dan kemampuannya.
- Cara Menggunakan : Petunjuk terperinci tentang cara berinteraksi dengan alat ini.
- Manajemen Token API : Kelola token API Anda dengan aman untuk penyedia OpenAI dan Replikasi.
- Riwayat Obrolan : Melihat riwayat interaksi Anda dengan asisten.
- Pemilihan Templat : Pilih dari berbagai templat yang telah ditentukan sebelumnya untuk memulai aplikasi Anda.
- Kontrol Versi : Kelola berbagai versi aplikasi Anda untuk melacak perubahan.
- Editor Kode : Edit kode yang dihasilkan langsung di dalam aplikasi.
Video Tutorial
Menjalankan Aplikasi Secara Lokal
Prasyarat
- Python
3.9 atau lebih baru - Lingkungan Virtual (disarankan)
Langkah-Langkah Instalasi
Kloning Repositori :
git clone < repository-url >
cd auto-streamlit-studio
Buat dan Aktifkan Lingkungan Virtual :
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows use `.venvScriptsactivate`
Instal Dependensi :
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
Jalankan Aplikasi Streamlit :
Akses Aplikasi : Buka browser web Anda dan navigasikan ke http://localhost:8501 .
Menjalankan Aplikasi dengan Docker
Prasyarat
Membangun dan Menjalankan Langkah
Kloning Repositori :
git clone < repository-url >
cd auto-streamlit-studio
Bangun Gambar Docker :
docker build -t autostreamlit-studio .
Jalankan Kontainer Docker :
docker run -p 8501:8501 autostreamlit-studio
Akses Aplikasi : Buka browser web Anda dan navigasikan ke http://localhost:8501 .
Memulai
Untuk memulai AutoStreamlit Studio, ikuti langkah-langkah berikut:
- Siapkan Lingkungan : Pastikan Anda memiliki token API yang diperlukan untuk OpenAI atau Replikasi.
- Jalankan Aplikasi : Jalankan skrip utama untuk memulai AutoStreamlit Studio.
- Berinteraksi dengan Asisten : Gunakan masukan obrolan untuk menentukan persyaratan aplikasi Anda dan lihat saat aplikasi Anda dibuat secara real-time.
- Sesuaikan dan Perluas : Gunakan editor kode bawaan untuk membuat perubahan khusus pada aplikasi Anda.
Paket Standar untuk Aplikasi Streamlit
AutoStreamlit Studio hadir dengan serangkaian paket standar yang biasanya digunakan untuk membuat aplikasi Streamlit yang kuat dan interaktif. Paket-paket ini penting untuk manipulasi data, visualisasi, pembelajaran mesin, dan banyak lagi. Berikut adalah beberapa paket utama yang disertakan:
- numpy : Paket dasar untuk komputasi numerik dengan Python, menyediakan dukungan untuk array, fungsi matematika, dan banyak lagi.
- pandas : Pustaka manipulasi data yang kuat untuk analisis data dan manipulasi data terstruktur.
- matplotlib : Pustaka plot untuk membuat visualisasi statis, animasi, dan interaktif dengan Python.
- seaborn : Pustaka visualisasi data statistik berdasarkan matplotlib, menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk menggambar grafik statistik yang menarik dan informatif.
- scikit-learn : Pustaka pembelajaran mesin untuk Python, menawarkan alat sederhana dan efisien untuk penambangan data dan analisis data.
- plotly : Pustaka grafik interaktif yang memudahkan pembuatan plot kompleks dengan interaktivitas tinggi.
- tensorflow : Pustaka sumber terbuka untuk pembelajaran mesin dan aplikasi pembelajaran mendalam.
- streamlit : Pustaka inti yang memungkinkan Anda membuat aplikasi web yang interaktif dan indah langsung dari skrip Python.
- altair : Pustaka visualisasi statistik deklaratif berdasarkan Vega dan Vega-Lite, menyediakan sintaksis yang sederhana dan intuitif.
- beautifulsoup4 : Pustaka untuk mem-parsing dokumen HTML dan XML, berguna untuk web scraping.
- permintaan : Pustaka HTTP sederhana dan elegan untuk membuat permintaan API.
- scipy : Perpustakaan untuk komputasi ilmiah dan teknis, melengkapi numpy.
- SQLAlchemy : Toolkit SQL dan pustaka Pemetaan Relasional Objek (ORM) untuk Python.
- folium : Perpustakaan untuk membuat peta interaktif.
Paket-paket pilihan ini telah diinstal sebelumnya untuk memastikan bahwa Anda memiliki semua alat yang diperlukan untuk membangun berbagai aplikasi Streamlit, mulai dari analisis dan visualisasi data hingga pembelajaran mesin dan pengikisan web.
Untuk daftar lengkap dependensi, silakan lihat file requirements.txt yang disertakan dalam repositori.
Dengan memanfaatkan perpustakaan canggih ini, AutoStreamlit Studio memungkinkan Anda mengembangkan aplikasi Streamlit dengan cepat dan efisien yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda.
Cara Membuka Masalah
Kirim Masalah: Mengalami bug atau punya ide fitur? Beri tahu kami melalui halaman masalah kami.
Bagaimana Berkontribusi
Kontribusi dipersilahkan! Jika Anda ingin berkontribusi ke AutoStreamlit Studio , ikuti langkah-langkah berikut:
- Fork the Repository : Klik tombol 'Fork' di kanan atas halaman repositori untuk membuat salinan repositori di akun GitHub Anda.
- Kloning Repositori : Kloning repositori bercabang Anda ke mesin lokal Anda.
git clone < your-forked-repo-url >
cd auto-streamlit-studio
- Buat Cabang : Buat cabang baru untuk fitur atau perbaikan bug Anda.
git checkout -b feature-or-bugfix-name
- Buat Perubahan : Buat perubahan pada basis kode.
- Komit Perubahan : Komit perubahan Anda dengan pesan komit deskriptif.
git add .
git commit -m " Description of the feature or bug fix "
- Dorong Perubahan : Dorong perubahan Anda ke repositori bercabang Anda.
git push origin feature-or-bugfix-name
- Buat Permintaan Tarik : Buka repositori asli di GitHub dan buat permintaan tarik dari repositori bercabang Anda. Berikan deskripsi yang jelas tentang perubahan dan nomor masalah terkait.
Terima kasih telah berkontribusi!
Kesimpulan
AutoStreamlit Studio dirancang untuk merevolusi cara Anda membuat aplikasi Streamlit. Dengan asisten cerdas, templat yang dapat disesuaikan, dan fitur interaktif, Anda dapat dengan cepat mengubah ide menjadi aplikasi fungsional, menghemat waktu dan meningkatkan produktivitas. Baik Anda seorang pengembang yang ingin menyederhanakan alur kerja Anda atau bukan pengembang yang perlu membuat aplikasi berbasis data yang kuat, AutoStreamlit Studio adalah solusi tepat Anda.
