auto streamlit studio

AutoStreamlit工作室

介绍

欢迎使用AutoStreamlit Studio ，它是您的智能助手，旨在轻松创建Streamlit 应用程序。使用AutoStreamlit Studio ，只需通过提示提供您的要求，该工具就会处理剩下的事情。它会自动生成、定制和运行根据您的规格定制的 Streamlit 应用程序。无论您需要数据可视化、交互式仪表板还是任何其他 Streamlit 功能， AutoStreamlit Studio都能简化流程，立即将您的想法转化为功能性应用程序。这一创新工具旨在为开发人员和非开发人员节省时间并提高工作效率。

特征

• 自动应用程序生成：提供您的要求，AutoStreamlit Studio 会为您生成完整的 Streamlit 应用程序。
• 可定制的模板：从各种模板中进行选择以启动您的应用程序开发。
• 交互式小部件：轻松添加图表、表格和表单等交互式元素。
• 语音命令：使用语音命令与工具交互并生成应用程序（仅限 OpenAI 提供商）。
• 代码编辑器：直接在应用程序内编辑生成的代码以进行进一步自定义。
• 版本控制：管理应用程序的不同版本以跟踪更改和改进。
• 文件操作：轻松下载、上传和运行 Streamlit 应用程序文件。
• API 令牌管理：安全地管理OpenAI和Replicate提供商的 API 令牌。
• 错误处理和解决：自动处理代码错误并提供解决方案。
• 会话管理：自动处理会话过期并维护聊天历史记录和代码状态。

重要的

此应用程序尚未准备好投入生产，因为它根据用户输入执行代码，如果执行不正确的代码，可能会损害您的系统。强烈建议仅在本地使用或在隔离环境中运行。

如何使用

1. 选择提供商并输入 API 密钥：选择您的提供商（ OpenAI或Replicate ）并输入 API 密钥以解锁应用程序的功能。
2. 输入您的要求：使用聊天输入框指定您的应用程序要求。
3. 生成脚本：AutoStreamlit Studio 将根据您的输入生成 Streamlit 脚本。
4. 查看过去的对话：在扩展器中查看聊天记录。
5. 使用预定义模板：从预定义模板中进行选择以快速创建应用程序。
6. 编辑并运行：通过聊天或直接在开发人员模式下编辑生成的脚本，然后运行脚本。
7. 保存、加载或重置版本：使用版本控制来管理应用程序的不同版本。
8. 清除聊天记录：使用“清除聊天记录”按钮删除以前的聊天记录。
9. 删除应用程序文件：使用“删除应用程序文件”按钮删除当前应用程序。
10. 下载脚本：将生成的脚本下载为.py文件。
11. 处理错误：应用程序识别生成的代码中的错误并提供解决这些错误的选项。

侧边栏用户界面

AutoStreamlit Studio 的侧边栏提供了各种功能来管理您的应用程序开发过程：

• 关于 AutoStreamlit Studio ：了解有关该工具及其功能的更多信息。
• 如何使用：有关如何与该工具交互的详细说明。
• API 令牌管理：安全地管理 OpenAI 和 Replicate 提供商的 API 令牌。
• 聊天记录：查看您与助手的互动历史记录。
• 模板选择：从各种预定义模板中进行选择来启动您的应用程序。
• 版本控制：管理应用程序的不同版本以跟踪更改。
• 代码编辑器：直接在应用程序内编辑生成的代码。

视频教程

在本地运行应用程序

先决条件

• Python 3.9或更高版本
• 虚拟环境（推荐）

安装步骤

1. 克隆存储库：

   git clone < repository-url >
   cd auto-streamlit-studio

2. 创建并激活虚拟环境：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows use `.venvScriptsactivate`

3. 安装依赖项：

   pip install --upgrade pip
   pip install -r requirements.txt

4. 运行 Streamlit 应用程序：

   streamlit run app.py

5. 访问应用程序：打开 Web 浏览器并导航至http://localhost:8501 。

使用 Docker 运行应用程序

先决条件

• 码头工人

构建和运行步骤

1. 克隆存储库：

   git clone < repository-url >
   cd auto-streamlit-studio

2. 构建 Docker 镜像：

   docker build -t autostreamlit-studio .

3. 运行 Docker 容器：

   docker run -p 8501:8501 autostreamlit-studio

4. 访问应用程序：打开 Web 浏览器并导航至http://localhost:8501 。

入门

要开始使用 AutoStreamlit Studio，请按照以下步骤操作：

1. 设置环境：确保您拥有 OpenAI 或 Replicate 所需的 API 令牌。
2. 运行应用程序：执行主脚本以启动 AutoStreamlit Studio。
3. 与助手交互：使用聊天输入来指定您的应用程序要求，并观看您的应用程序的实时生成。
4. 自定义和扩展：使用内置代码编辑器对您的应用程序进行任何自定义更改。

Streamlit 应用程序的预定义包

AutoStreamlit Studio附带了一组预定义的包，通常用于创建功能强大的交互式 Streamlit 应用程序。这些包对于数据操作、可视化、机器学习等至关重要。以下是其中包含的一些关键包：

• numpy ：Python 中数值计算的基本包，提供对数组、数学函数等的支持。
• pandas ：一个强大的数据操作库，用于数据分析和结构化数据操作。
• matplotlib ：用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化的绘图库。
• seaborn ：基于 matplotlib 的统计数据可视化库，提供用于绘制有吸引力且信息丰富的统计图形的高级接口。
• scikit-learn ：Python 的机器学习库，为数据挖掘和数据分析提供简单高效的工具。
• plotly ：一个交互式图形库，可以轻松创建具有高交互性的复杂绘图。
• tensorflow ：用于机器学习和深度学习应用程序的开源库。
• Streamlit ：核心库，允许您直接从 Python 脚本创建交互式且美观的 Web 应用程序。
• altair ：基于 Vega 和 Vega-Lite 的声明式统计可视化库，提供简单直观的语法。
• beautifulsoup4 ：用于解析 HTML 和 XML 文档的库，对于网页抓取很有用。
• requests ：一个简单而优雅的 HTTP 库，用于发出 API 请求。
• scipy ：一个用于科学和技术计算的库，是对 numpy 的补充。
• SQLAlchemy ：Python 的 SQL 工具包和对象关系映射 (ORM) 库。
• folium ：用于创建交互式地图的库。

这些选定的软件包已预先安装，以确保您拥有构建各种 Streamlit 应用程序所需的所有工具，从数据分析和可视化到机器学习和网页抓取。

有关依赖项的完整列表，请参阅存储库中包含的requirements.txt文件。

通过利用这些功能强大的库，AutoStreamlit Studio 使您能够快速高效地开发适合您特定需求的 Streamlit 应用程序。

如何打开问题

提交问题：遇到错误或有功能想法？通过我们的问题页面让我们知道。

如何贡献

欢迎贡献！如果您想为AutoStreamlit Studio做出贡献，请按照以下步骤操作：

1. 分叉存储库：单击存储库页面右上角的“分叉”按钮，在您的 GitHub 帐户上创建存储库的副本。
2. 克隆存储库：将分叉存储库克隆到本地计算机。

   git clone < your-forked-repo-url >
   cd auto-streamlit-studio

3. 创建分支：为您的功能或错误修复创建一个新分支。

   git checkout -b feature-or-bugfix-name

4. 进行更改：对代码库进行更改。
5. 提交更改：使用描述性提交消息提交您的更改。

   git add .
   git commit -m " Description of the feature or bug fix "

6. 推送更改：将您的更改推送到分叉存储库。

   git push origin feature-or-bugfix-name

7. 创建拉取请求：转到 GitHub 上的原始存储库并从分叉存储库创建拉取请求。提供变更和任何相关问题编号的清晰描述。

感谢您的贡献！

结论

AutoStreamlit Studio 旨在彻底改变您创建 Streamlit 应用程序的方式。借助其智能助手、可定制模板和交互功能，您可以快速将您的想法转化为功能性应用程序，从而节省时间并提高生产力。无论您是希望简化工作流程的开发人员，还是需要创建强大的数据驱动应用程序的非开发人员，AutoStreamlit Studio 都是您的首选解决方案。