Introdução
Bem-vindo ao AutoStreamlit Studio , seu assistente inteligente projetado para criar aplicativos Streamlit sem esforço. Com AutoStreamlit Studio , basta fornecer seus requisitos por meio de um prompt e a ferramenta cuidará do resto. Ele gera, personaliza e executa automaticamente um aplicativo Streamlit adaptado às suas especificações. Se você precisa de visualização de dados, painéis interativos ou qualquer outra funcionalidade do Streamlit, AutoStreamlit Studio simplifica o processo, transformando suas ideias em aplicativos funcionais rapidamente. Esta ferramenta inovadora foi projetada para economizar tempo e aumentar a produtividade tanto para desenvolvedores quanto para não desenvolvedores.
Características
- Geração automática de aplicativos : forneça seus requisitos e o AutoStreamlit Studio gera um aplicativo Streamlit completo para você.
- Modelos personalizáveis : escolha entre uma variedade de modelos para iniciar o desenvolvimento do seu aplicativo.
- Widgets interativos : adicione elementos interativos como gráficos, tabelas e formulários sem esforço.
- Comandos de voz : use comandos de voz para interagir com a ferramenta e gerar aplicativos (somente provedor OpenAI).
- Editor de código : edite o código gerado diretamente no aplicativo para maior personalização.
- Controle de versão : gerencie diferentes versões do seu aplicativo para rastrear alterações e melhorias.
- Operações de arquivo : baixe, carregue e execute facilmente arquivos do aplicativo Streamlit.
- Gerenciamento de token de API : gerencie com segurança seus tokens de API para provedores OpenAI e Replicate .
- Tratamento e resolução de erros : trata automaticamente erros de código e fornece soluções.
- Gerenciamento de sessão : lida automaticamente com a expiração da sessão e mantém o histórico de bate-papo e o estado do código.
Importante
Este aplicativo não está pronto para produção, pois executa código com base na entrada do usuário, o que pode danificar seu sistema se código incorreto for executado. É altamente recomendado apenas para uso local ou para execução em um ambiente isolado .
Como usar
- Selecione Provedor e insira a chave API : Escolha seu provedor ( OpenAI ou Replicate ) e insira a chave API para desbloquear a funcionalidade do aplicativo.
- Insira seus requisitos : use a caixa de entrada do bate-papo para especificar os requisitos do seu aplicativo.
- Gere o script : o AutoStreamlit Studio irá gerar um script Streamlit com base na sua entrada.
- Ver conversas anteriores : verifique o histórico de bate-papo no expansor.
- Use modelos predefinidos : escolha entre modelos predefinidos para criar aplicativos rapidamente.
- Editar e executar : edite o script gerado por meio de chat ou diretamente no modo de desenvolvedor e execute o script.
- Salvar, carregar ou redefinir versões : use o controle de versão para gerenciar diferentes versões do seu aplicativo.
- Limpar histórico de bate-papo : use o botão 'Limpar histórico de bate-papo' para excluir bate-papos anteriores.
- Excluir arquivo do aplicativo : use o botão ‘Excluir arquivo do aplicativo’ para remover o aplicativo atual.
- Baixe o script : Baixe o script gerado como um arquivo
.py . - Lidar com erros : o aplicativo identifica erros no código gerado e fornece opções para resolvê-los.
IU da barra lateral
A barra lateral do AutoStreamlit Studio oferece várias funcionalidades para gerenciar o processo de desenvolvimento de seu aplicativo:
- Sobre o AutoStreamlit Studio : Saiba mais sobre a ferramenta e seus recursos.
- Como usar : instruções detalhadas sobre como interagir com a ferramenta.
- Gerenciamento de token de API : gerencie com segurança seus tokens de API para provedores OpenAI e Replicate.
- Histórico de bate-papo : visualize o histórico de suas interações com o assistente.
- Seleção de modelo : escolha entre uma variedade de modelos predefinidos para iniciar seu aplicativo.
- Controle de versão : gerencie diferentes versões do seu aplicativo para acompanhar as alterações.
- Editor de código : edite o código gerado diretamente no aplicativo.
Tutorial em vídeo
Executando o aplicativo localmente
Pré-requisitos
- Python
3.9 ou posterior - Ambiente Virtual (recomendado)
Etapas de instalação
Clone o repositório :
git clone < repository-url >
cd auto-streamlit-studio
Crie e ative um ambiente virtual :
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows use `.venvScriptsactivate`
Instale as dependências :
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
Execute o aplicativo Streamlit :
Acesse o aplicativo : Abra seu navegador e navegue até http://localhost:8501 .
Executando o aplicativo com Docker
Pré-requisitos
Etapas de construção e execução
Clone o repositório :
git clone < repository-url >
cd auto-streamlit-studio
Construa a imagem Docker :
docker build -t autostreamlit-studio .
Execute o contêiner Docker :
docker run -p 8501:8501 autostreamlit-studio
Acesse o aplicativo : Abra seu navegador e navegue até http://localhost:8501 .
Começando
Para começar a usar o AutoStreamlit Studio, siga estas etapas:
- Configure o ambiente : certifique-se de ter os tokens de API necessários para OpenAI ou Replicate.
- Execute o aplicativo : Execute o script principal para iniciar o AutoStreamlit Studio.
- Interaja com o Assistente : use a entrada do chat para especificar os requisitos do seu aplicativo e observe como seu aplicativo é gerado em tempo real.
- Personalize e estenda : use o editor de código integrado para fazer alterações personalizadas em seu aplicativo.
Pacotes predefinidos para aplicativos Streamlit
AutoStreamlit Studio vem com um conjunto de pacotes predefinidos que são comumente usados para criar aplicativos Streamlit poderosos e interativos. Esses pacotes são essenciais para manipulação de dados, visualização, aprendizado de máquina e muito mais. Aqui estão alguns dos principais pacotes incluídos:
- numpy : Um pacote fundamental para computação numérica em Python, fornecendo suporte para arrays, funções matemáticas e muito mais.
- pandas : Uma poderosa biblioteca de manipulação de dados para análise de dados e manipulação de dados estruturados.
- matplotlib : uma biblioteca de plotagem para criar visualizações estáticas, animadas e interativas em Python.
- seaborn : Uma biblioteca de visualização de dados estatísticos baseada em matplotlib, fornecendo uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos.
- scikit-learn : Uma biblioteca de aprendizado de máquina para Python, que oferece ferramentas simples e eficientes para mineração e análise de dados.
- plotly : uma biblioteca gráfica interativa que facilita a criação de gráficos complexos com alta interatividade.
- tensorflow : uma biblioteca de código aberto para aplicativos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
- streamlit : a biblioteca principal que permite criar aplicativos da web bonitos e interativos diretamente de scripts Python.
- altair : Uma biblioteca de visualização estatística declarativa baseada em Vega e Vega-Lite, fornecendo uma sintaxe simples e intuitiva.
- beautifulsoup4 : Uma biblioteca para análise de documentos HTML e XML, útil para web scraping.
- requests : uma biblioteca HTTP simples e elegante para fazer solicitações de API.
- scipy : Uma biblioteca para computação científica e técnica, complementando numpy.
- SQLAlchemy : um kit de ferramentas SQL e uma biblioteca de mapeamento relacional de objetos (ORM) para Python.
- folium : Uma biblioteca para criação de mapas interativos.
Esses pacotes selecionados são pré-instalados, entre outros, para garantir que você tenha todas as ferramentas necessárias para construir uma ampla gama de aplicativos Streamlit, desde análise e visualização de dados até aprendizado de máquina e web scraping.
Para obter uma lista completa de dependências, consulte o arquivo requirements.txt incluído no repositório.
Ao aproveitar essas bibliotecas poderosas, o AutoStreamlit Studio permite que você desenvolva aplicativos Streamlit de forma rápida e eficiente, adaptados às suas necessidades específicas.
Como abrir problemas
Enviar problemas: encontrou um bug ou tem uma ideia de recurso? Deixe-nos saber através de nossa página de problemas.
Como contribuir
Contribuições são bem-vindas! Se você quiser contribuir com AutoStreamlit Studio , siga estas etapas:
- Bifurque o repositório : clique no botão 'Fork' no canto superior direito da página do repositório para criar uma cópia do repositório em sua conta GitHub.
- Clone o Repositório : Clone seu repositório bifurcado para sua máquina local.
git clone < your-forked-repo-url >
cd auto-streamlit-studio
- Crie uma ramificação : crie uma nova ramificação para seu recurso ou correção de bug.
git checkout -b feature-or-bugfix-name
- Faça alterações : faça suas alterações na base de código.
- Confirmar alterações : confirme suas alterações com uma mensagem de confirmação descritiva.
git add .
git commit -m " Description of the feature or bug fix "
- Enviar alterações : envie suas alterações para seu repositório bifurcado.
git push origin feature-or-bugfix-name
- Crie uma solicitação pull : vá para o repositório original no GitHub e crie uma solicitação pull de seu repositório bifurcado. Forneça uma descrição clara das alterações e quaisquer números de problemas relacionados.
Obrigado por contribuir!
Conclusão
O AutoStreamlit Studio foi projetado para revolucionar a maneira como você cria aplicativos Streamlit. Com seu assistente inteligente, modelos personalizáveis e recursos interativos, você pode transformar rapidamente suas ideias em aplicativos funcionais, economizando tempo e aumentando a produtividade. Quer você seja um desenvolvedor que deseja agilizar seu fluxo de trabalho ou um não desenvolvedor que precisa criar aplicativos poderosos baseados em dados, o AutoStreamlit Studio é a solução ideal.
