正常在学习一个新框架之前， 肯定要先调研下这个框架究竟能做些什么事吧？
但对于 streamlit 来说，请你相信我，这是一个你可以无脑去学习的框架，我之所以这么说，是因为我相信终有一天，你一定能用得上它。
如果你真的需要一些理由的话，那我随便给你举几个例子：
做数据分析的同学，想要把数据分析的成果做成应用展示给其他人，怎么办？
想做一些用户数据的收集，但某些公有平台又却仅有收集，没有对应的开发能力提供数据的处理与反馈，怎么办？
难道真的要为了这种简单的需求，去折腾 html + css + js + flask (or django) 吗？
这是大多数非专业开发者的痛点，也是 streamlit 这个框架流行开来的主要原因。
Streamlit 是一个用于机器学习、数据可视化的 Python 框架，它能几行代码就构建出一个精美的在线 app 应用。
它能做什么，取决于你想干什么？
streamlit 的功能强大，要学习的函数虽然多，但非常容易上手，学习成本却远比 前端+Flask 来得低得低。接下来，我会一一介绍。
- 如何安装？
和安装其他包一样，安装 streamlit 非常简单，一条命令即可
➜ pip install streamlit
考虑到 streamlit 会附带安装比较多的工具依赖包，为了不污染当前的主要环境，我使用 venv 新建一个虚拟环境。
➜ python3 -m venv .
然后使用如下命令进入该虚拟环境
➜ source ./venv/bin/activate
接下来，再安装 streamlit ，命令在上边。
安装的包比较多（数了下竟然接近 92 个？），过程也会很久，需要点耐心
➜ pip list | wc -l
92
在安装过程中，可能会遇到一些问题，但也不一定，这取决于你的机器，如遇到问题请自行借助搜索引擎解决。
- 入门示例
Streamlit 提供了一些入门示例，执行如下命令即可
➜ streamlit hello
执行后 streamlit 会自动打开浏览器加载一个本地页面 http://localhost:8501/
这里面有很多的 demo，你可以看一下，这些 Demo 还有对应的配套代码
这些代码直接拷贝保存，就可以在本地直接通过如下命令直接运行
➜ streamlit run st-demo.py
2. Markdown 文本
导入 streamlit 后，就可以直接使用 st.markdown() 初始化，调用不同的方法，就可以往文档对象中填入内容
st.title()：文章大标题
st.header()：一级标题
st.subheader()：二级标题
st.text()：文本
st.code()：代码，同时可设置代码的语言，显示的时候会高亮
st.latex()：latex 公式
st.caption()：小字体文本
如下我自己写的一个小 Demo，供你参考
import streamlit as st
markdown
st.markdown(‘Streamlit Demo’)
设置网页标题
st.title(‘一个傻瓜式构建可视化 web的 Python 神器 – streamlit’)
展示一级标题
st.header(‘1. 安装’)
st.text(‘和安装其他包一样，安装 streamlit 非常简单，一条命令即可’)
code1 = ‘’‘pip3 install streamlit’‘’
st.code(code1, language=‘bash’)
展示一级标题
st.header(‘2. 使用’)
展示二级标题
st.subheader(‘2.1 生成 Markdown 文档’)
纯文本
st.text(‘导入 streamlit 后，就可以直接使用 st.markdown() 初始化’)
展示代码，有高亮效果
code2 = ‘’‘import streamlit as st
st.markdown(‘Streamlit Demo’)’‘’
st.code(code2, language=‘python’)
Streamlit 运行的方式 与普通的脚本 有所不同，应该使用 streamlit run st-demo.py
运行后就会自动打开浏览器加载这个页面，如果没有自动打开，也可以手动拷贝上图中的链接打开访问。
是不是有点那个味了？就这，还只是开胃菜～
