使用 Python 构建 GUI 最简单的方法
根据我的经验，所有使用Python的GUI框架（Tkinter、PyQT等）似乎都有些难以上手。那么让我们来看看我最喜欢且最简单的使用Python构建GUI的方法之一！Streamlit我喜欢使用的包是Streamlit，它所拥有的功能非常棒。下面是您可以使用此包开发的一些前端GUI的展示：如果你们中有人使用过RShiny，它们有些相似之处。但是我更喜欢Streamlit，因为它具有相当现代的设计，而无需花费大量时间进行前端开发。如果你想开发web应用程序，这个包可能非常适
根据我的经验，所有使用 Python 的 GUI 框架（Tkinter、PyQT 等）似乎都有些难以上手。那么让我们来看看我最喜欢且最简单的使用 Python 构建 GUI 的方法之一！
Streamlit
我喜欢使用的包是 Streamlit，它所拥有的功能非常棒。下面是您可以使用此包开发的一些前端 GUI 的展示：
如果你们中有人使用过 RShiny，它们有些相似之处。但是我更喜欢 Streamlit，因为它具有相当现代的设计，而无需花费大量时间进行前端开发。
如果你想开发 web 应用程序，这个包可能非常适合你。它的核心功能相当基础，虽然这个包对我来说几乎是完美的，但对你来说可能并不完美。
安装与开发
我们可以使用 pip install。在终端/命令提示符中运行以下命令：
pip install streamlit
一旦安装完成，我们就可以开始使用它了！
构建图形用户界面
首先，要导入以下包：
import streamlit as st import numpy as np import pandas as pd import time
这些是我们目前构建基本 GUI 所需的包，接下来让我们命名我们的应用程序：
st.title('My first app')接着，让我们来构建一个表格：
st.write(pd.DataFrame({
'first column': [1, 2, 3, 4],
'second column': [10, 20, 30, 40]
}))此时，我们有一个如下所示的 GUI：
Streamlit 还有一个非常酷的内置函数，可以更轻松地构建 GUI。如果不使用上面提到的 streamlit 命令，下面的脚本也会输出与上面相同的结果！
df = pd.DataFrame({
‘first column’: [1, 2, 3, 4],
‘second column’: [10, 20, 30, 40]
})
df
接下来，让我们在此 GUI 中输出我们自己的图表。在此示例中，我们使用不同的数据集：
chart_data = pd.DataFrame( np.random.randn(20, 3), columns=[‘a’, ‘b’, ‘c’]) st.line_chart(chart_data)
此输出在 GUI 中基本上是这样的：
您看到了使用 Streamlit 构建 Web 应用程序是多么容易，您还可以使用此程序做更多的事情。这是我目前最喜欢的前端开发包之一，希望你也喜欢！
官网地址：https://streamlit.io/
Github 地址：https://github.com/streamlit/streamlit
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