Введение
Добро пожаловать в AutoStreamlit Studio , вашего интеллектуального помощника, предназначенного для легкого создания приложений Streamlit . С помощью AutoStreamlit Studio просто укажите свои требования в командной строке, а инструмент позаботится обо всем остальном. Он автоматически создает, настраивает и запускает приложение Streamlit, адаптированное к вашим требованиям. Если вам нужна визуализация данных, интерактивные информационные панели или любые другие функции Streamlit, AutoStreamlit Studio упрощает процесс, мгновенно превращая ваши идеи в функциональные приложения. Этот инновационный инструмент предназначен для экономии времени и повышения производительности как разработчиков, так и неразработчиков.
Функции
- Автоматическое создание приложений . Укажите свои требования, и AutoStreamlit Studio создаст для вас полное приложение Streamlit.
- Настраиваемые шаблоны . Выбирайте из множества шаблонов, чтобы начать разработку приложения.
- Интерактивные виджеты : легко добавляйте интерактивные элементы, такие как диаграммы, таблицы и формы.
- Голосовые команды : используйте голосовые команды для взаимодействия с инструментом и создания приложений (только для поставщика OpenAI).
- Редактор кода : редактируйте сгенерированный код непосредственно в приложении для дальнейшей настройки.
- Контроль версий : управляйте различными версиями вашего приложения, чтобы отслеживать изменения и улучшения.
- Операции с файлами : легко загружайте, загружайте и запускайте файлы приложений Streamlit.
- Управление токенами API : безопасно управляйте своими токенами API для поставщиков OpenAI и репликации .
- Обработка и разрешение ошибок : автоматическая обработка ошибок кода и предоставление решений.
- Управление сеансами : автоматически обрабатывает истечение срока действия сеанса и сохраняет историю чата и состояние кода.
Важный
Это приложение не готово к промышленной эксплуатации, поскольку оно выполняет код на основе пользовательского ввода, что потенциально может нанести вред вашей системе в случае выполнения неправильного кода. Настоятельно рекомендуется использовать его только локально или запускать в изолированной среде .
Как использовать
- Выберите поставщика и введите ключ API : выберите своего поставщика ( OpenAI или Replication ) и введите ключ API, чтобы разблокировать функциональность приложения.
- Введите свои требования : используйте поле ввода чата, чтобы указать требования к приложению.
- Создать сценарий : AutoStreamlit Studio сгенерирует сценарий Streamlit на основе ваших входных данных.
- Просмотр прошлых разговоров : проверьте историю чата в расширителе.
- Использовать предопределенные шаблоны : выбирайте один из предопределенных шаблонов для быстрого создания приложений.
- Редактировать и запустить : отредактируйте созданный сценарий через чат или непосредственно в режиме разработчика, затем запустите сценарий.
- Сохранить, загрузить или сбросить версии . Используйте систему контроля версий для управления различными версиями вашего приложения.
- Очистить историю чата : используйте кнопку «Очистить историю чата», чтобы удалить предыдущие чаты.
- Удалить файл приложения : используйте кнопку «Удалить файл приложения», чтобы удалить текущее приложение.
- Загрузите сценарий . Загрузите сгенерированный сценарий в виде файла
.py . - Обработка ошибок : приложение выявляет ошибки в сгенерированном коде и предоставляет варианты их устранения.
Интерфейс боковой панели
Боковая панель AutoStreamlit Studio предоставляет различные функции для управления процессом разработки приложения:
- О AutoStreamlit Studio : узнайте больше об инструменте и его возможностях.
- Как использовать : Подробные инструкции о том, как взаимодействовать с инструментом.
- Управление токенами API : безопасно управляйте своими токенами API для поставщиков OpenAI и репликации.
- История чата : просмотр истории вашего взаимодействия с помощником.
- Выбор шаблона : выберите один из множества предопределенных шаблонов для запуска приложения.
- Контроль версий : управляйте различными версиями вашего приложения, чтобы отслеживать изменения.
- Редактор кода : редактируйте сгенерированный код непосредственно в приложении.
Видеоурок
Запуск приложения локально
Предварительные условия
- Python
3.9 или новее - Виртуальная среда (рекомендуется)
Этапы установки
Клонируем репозиторий :
git clone < repository-url >
cd auto-streamlit-studio
Создайте и активируйте виртуальную среду :
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows use `.venvScriptsactivate`
Установите зависимости :
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
Запустите приложение Streamlit :
Доступ к приложению : откройте веб-браузер и перейдите по адресу http://localhost:8501 .
Запуск приложения с помощью Docker
Предварительные условия
Шаги сборки и выполнения
Клонируем репозиторий :
git clone < repository-url >
cd auto-streamlit-studio
Создайте образ Docker :
docker build -t autostreamlit-studio .
Запустите Docker-контейнер :
docker run -p 8501:8501 autostreamlit-studio
Доступ к приложению : откройте веб-браузер и перейдите по адресу http://localhost:8501 .
Начиная
Чтобы начать работу с AutoStreamlit Studio, выполните следующие действия:
- Настройте среду : убедитесь, что у вас есть необходимые токены API для OpenAI или репликации.
- Запустите приложение : выполните основной сценарий, чтобы запустить AutoStreamlit Studio.
- Взаимодействуйте с Ассистентом : используйте чат, чтобы указать требования к вашему приложению, и наблюдайте, как ваше приложение создается в режиме реального времени.
- Настройка и расширение : используйте встроенный редактор кода, чтобы вносить любые изменения в свое приложение.
Предопределенные пакеты для приложений Streamlit
AutoStreamlit Studio поставляется с набором предопределенных пакетов, которые обычно используются для создания мощных и интерактивных приложений Streamlit. Эти пакеты необходимы для манипулирования данными, визуализации, машинного обучения и многого другого. Вот некоторые из ключевых пакетов, входящих в комплект:
- numpy : фундаментальный пакет для числовых вычислений на Python, обеспечивающий поддержку массивов, математических функций и многого другого.
- pandas : мощная библиотека манипулирования данными для анализа данных и манипулирования структурированными данными.
- matplotlib : библиотека построения графиков для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python.
- seaborn : библиотека визуализации статистических данных, основанная на matplotlib, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательной и информативной статистической графики.
- scikit-learn : библиотека машинного обучения для Python, предлагающая простые и эффективные инструменты для интеллектуального анализа данных.
- plotly : интерактивная графическая библиотека, которая позволяет легко создавать сложные графики с высокой интерактивностью.
- tensorflow : библиотека с открытым исходным кодом для приложений машинного и глубокого обучения.
- streamlit : основная библиотека, которая позволяет создавать интерактивные и красивые веб-приложения непосредственно из скриптов Python.
- altair : библиотека декларативной статистической визуализации, основанная на Vega и Vega-Lite, обеспечивающая простой и интуитивно понятный синтаксис.
- beautifulsoup4 : библиотека для анализа документов HTML и XML, полезная для веб-скрапинга.
- Requests : простая и элегантная HTTP-библиотека для выполнения запросов API.
- scipy : библиотека для научных и технических вычислений, дополняющая numpy.
- SQLAlchemy : набор инструментов SQL и библиотека объектно-реляционного сопоставления (ORM) для Python.
- folium : библиотека для создания интерактивных карт.
Эти выбранные пакеты предварительно установлены, среди прочего, чтобы гарантировать, что у вас есть все необходимые инструменты для создания широкого спектра приложений Streamlit, от анализа данных и визуализации до машинного обучения и очистки веб-страниц.
Полный список зависимостей можно найти в файле requirements.txt , включенном в репозиторий.
Используя эти мощные библиотеки, AutoStreamlit Studio позволяет вам быстро и эффективно разрабатывать приложения Streamlit, адаптированные к вашим конкретным потребностям.
Как открыть проблемы
Отправить вопросы: Обнаружили ошибку или у вас есть идея по использованию функции? Дайте нам знать через нашу страницу проблем.
Как внести свой вклад
Вклады приветствуются! Если вы хотите внести свой вклад в AutoStreamlit Studio , выполните следующие действия:
- Форк репозитория : нажмите кнопку «Разветвить» в правом верхнем углу страницы репозитория, чтобы создать копию репозитория в вашей учетной записи GitHub.
- Клонировать репозиторий : клонируйте раздвоенный репозиторий на локальный компьютер.
git clone < your-forked-repo-url >
cd auto-streamlit-studio
- Создать ветку : создайте новую ветку для своей функции или исправления ошибки.
git checkout -b feature-or-bugfix-name
- Внести изменения : внесите изменения в базу кода.
- Зафиксировать изменения : зафиксируйте изменения с помощью описательного сообщения о фиксации.
git add .
git commit -m " Description of the feature or bug fix "
- Push Changes : отправьте изменения в раздвоенный репозиторий.
git push origin feature-or-bugfix-name
- Создайте запрос на включение : перейдите в исходный репозиторий на GitHub и создайте запрос на включение из разветвленного репозитория. Предоставьте четкое описание изменений и номера связанных с ними проблем.
Спасибо за вклад!
Заключение
AutoStreamlit Studio призвана радикально изменить способ создания приложений Streamlit. Благодаря интеллектуальному помощнику, настраиваемым шаблонам и интерактивным функциям вы можете быстро превратить свои идеи в функциональные приложения, экономя время и повышая производительность. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, желающим оптимизировать свой рабочий процесс, или не разработчиком, которому необходимо создавать мощные приложения, управляемые данными, AutoStreamlit Studio — ваше идеальное решение.
