Интересный Python #14: визуализируем данные⁠⁠

Сегодня напишем вот такое приложение всего в 53 строки кода. Да, всего 53, без шуток. И всё благодаря Streamlit.

Что такое Streamlit?

Streamlit - это библиотека, которая позволяет создавать веб-интерфейс для приложений, работающих с данными. Так что если вы работаете с Pandas, используете Matplotlib, Bokeh, Altair и подобные инструменты, то с помощью Streamlit сможете оборачивать свои скрипты в интерактивные веб-интерфейсы и делиться ими с другими пользователями.

Для кого этот пост?

Для тех, кто уже неплохо знаком с Python и часто работает с данными. Для начинающих многие вещи будут сложноватыми.

Как установить Streamlit

1. Откройте терминал (командную строку);

2. Если умеете пользоваться виртуальным окружением, то создайте и активируйте его. Если нет, то пропустите этот шаг;

3. Выполните команду pip install streamlit.

Документация

Документация просто великолепная, очень удобная и красивая. Ознакомиться с ней можно здесь.

Дальше в посте будет много кода в виде скриншотов. Забрать его в виде текста можно здесь.

Интерфейс

Для начала соберём интерфейс приложения. Он будет состоять из:

- формы (контейнера для других элементов);

- нескольких слайдеров;

- пары полей для ввода чисел;

- кнопки;

- линейного графика.

Для каждого из этих элементов в Streamlit есть отдельный класс.

Форма нужна для того, чтобы скрипт не перезапускался полностью при каждом изменении слайдера или поля для ввода (по умолчанию в Streamlit реализовано именно такое поведение).

Пишем код

Задаём настройки страницы, добавляем заголовок «Симулятор ставок» и создаём форму с элементами.

Запускаем сервер

Чтобы запустить сервер Streamlit, выполните в терминале следующую команду:

python -m streamlit run main.py

Вместо main.py, конечно же, укажите имя вашего основного модуля.

Если всё сделано правильно, то спустя несколько секунд откроется окно браузера, в котором отрисуется интерфейс.

Важно: запускать программу с помощью интерпретатора Python не нужно, сервер Streamlit сам это сделает. Если вы внесёте изменения в исходный код, то достаточно будет просто обновить страницу, чтобы изменения вступили в силу.

Логика

Теперь реализуем внутреннюю логику. Нужно будет при каждом нажатии на кнопку в форме генерировать датафрейм с результатами ставок.

Начнём с импорта нужных модулей.

Так как нужно будет генерировать N наборов данных, построенных по одинаковому принципу, то упакуем начальные «настройки» в класс, и будем использовать их при вызове методов.

Соединяем интерфейс и логику

Осталось сделать так, чтобы при клике по кнопке приложение забирало данные из элементов интерфейса и отдавало их в Simulator.

Приложение готово. Обновите страницу в браузере, и Streamlit автоматически подтянет все изменения.

Деплой

Streamlit щедро раздаёт свои облачные ресурсы, так что развернуть приложение можно буквально в пару команд. Пушим код на Github, даём Streamlit ссылку на репозиторий, немного ждём и получаем ссылку на наше приложение в облаке. Подробности - в документации.