如何构建一个交互式数据分析 Web 应用？

作者 | AJ Gordon

责编 | Carol

头图 | CSDN  付费下载于视觉中国

出品 | CSDN云计算（ID：CSDNcloud）

本文主要介绍如何利用Python的Streamlit库和Heroku云平台来做一个交互式数据分析Web应用。开发环境如下：

• Windows10系统

• Anaconda3（python3.7.4）

• Git（2.26.0.windows.1）

• Heroku账号

• 梯子（Heroku需科学上网才可访问）

Streamlit

根据Streamlit官方文档介绍，它是一个开放源代码的Python库，可以轻松地为机器学习和数据科学构建漂亮的自定义web应用程序。也就是说，即使你对web开发并不熟悉，但只要利用它，就可以很容易搭建出一个Web。

通过“pip install streamlit”进行安装，再执行“streamlit hello”。若安装成功，默认浏览器会自动打开或输入“localhost:8501”，会弹出如下图界面。

图1 安装成功界面

Streamlit用于数据可视化的话，主要模块有：Cache，Interactive widgets，Charts。

1) Cache

Streamlit遵循由上至下的运行顺序，所以每次代码中有进行任何更改，都会重新开始运行一遍，会十分耗时。@st.cache会对封装起来的函数进行缓存，避免二次加载。如果函数中的代码发生变动，cache会重新加载一遍并缓存起来。假如将代码还原到上一次版本，由于先前的数据已经缓存起来了，所以不会进行二次加载。

import streamlit as st
import time

st.write("Loading....")
start_time = time.clock()
@st.cache()
def expensive_computation(a, b):
    time.sleep(5)
    return a ** b

a = 2
b = 21
res = expensive_computation(a, b)

st.write("Result:", res)
end_time = time.clock()
st.write("耗时：%0.1f 秒" % (end_time-start_time))

图2 Cache

2) Interactive widgets

Streamlit提供多种组件，如滑块，选择框和按钮等交互组件。利用组件可以灵活地展示数据，这一点类似很多BI工具提供的功能。

import streamlit as st
import pandas as pd
import time

# 按钮
st.subheader("按钮")
if st.button('Say hello'):
    st.write('Why hello there')
# 复选框
st.subheader("复选框")
agree = st.checkbox('I agree')
if agree:
 st.write('Great!')
# 单选框
st.subheader("单选框")
genre = st.radio(
 "What's your favorite movie genre",
 ('Comedy', 'Drama', 'Documentary'))
if genre == 'Comedy':
 st.write('You selected comedy.')
else:
 st.write("You didn't select comedy.")
# 选择框
st.subheader("选择框")
option = st.selectbox(
 'How would you like to be contacted?',
 ('Email', 'Home phone', 'Mobile phone'))
st.write('You selected:', option)
# 多选框
st.subheader("多选框")
options = st.multiselect(
 'What are your favorite colors',
('Green', 'Yellow', 'Red', 'Blue'),'Yellow')
st.write('You selected:', options)
# 滑块
st.subheader("滑块")
age = st.slider('How old are you?', 0, 130, 25)
st.write("I'm ", age, 'years old')
# 数值输入框
st.subheader("数值输入框")
number = st.number_input('Insert a number')
st.write('The current number is ', number)
# 加载数据
uploaded_file = st.file_uploader("Choose a CSV file", type="csv")
if uploaded_file is not None:
     data = pd.read_csv(uploaded_file)
     st.write(data)
# 进度条
my_bar = st.progress(0)
for percent_complete in range(100):
    time.sleep(0.1)
    my_bar.progress(percent_complete + 1)

图3 Interactive widgets 

3) Charts

Streamlit图库底层基于Matplotlib库搭建，一些常见的图表如折线图，条形图，关系图等，都可以直接传递数据生成图表。此外还增加了deck.gl，可以用于绘制3D地图。

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
# 折线图
st.subheader("折线图")
chart_data = pd.DataFrame(
     np.random.randn(20, 3),
     columns=['a', 'b', 'c'])

st.line_chart(chart_data)
# 面积图
st.subheader("面积图")
chart_data = pd.DataFrame(
     np.random.randn(20, 3),
    columns=['a', 'b', 'c'])

st.area_chart(chart_data)
# 条形图
st.subheader("条形图")
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(50, 3),
     columns=["a", "b", "c"])

st.bar_chart(chart_data)
# 3D图
st.subheader("3D图")
df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4],
    columns=['lat', 'lon'])

st.deck_gl_chart(
    viewport={
        'latitude': 37.76,
        'longitude': -122.4,
        'zoom': 11,
        'pitch': 50,
    },
    layers=[{
        'type': 'HexagonLayer',
        'data': df,
        'radius': 200,
        'elevationScale': 4,
        'elevationRange': [0, 1000],
        'pickable': True,
        'extruded': True,
    }, {
        'type': 'ScatterplotLayer',
        'data': df,
    }])
# 关系图
st.subheader("关系图")
st.graphviz_chart('''
    digraph {
        run -> intr
        intr -> runbl
        runbl -> run
        run -> kernel
        kernel -> zombie
        kernel -> sleep
        kernel -> runmem
        sleep -> swap
        swap -> runswap
        runswap -> new
        runswap -> runmem
        new -> runmem
        sleep -> runmem
    }
''')
# 地图
st.subheader("地图")
df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4],
    columns=['lat', 'lon'])

st.map(df)

图4 Charts 

Heroku

Heroku是一个支持多种编程语言的云平台，如Java，Node.js和Python等等。注册账号需要自备梯子，并且需使用gmail邮箱注册。用户每月可享受1000小时免费时长，以及512M内存，若应用超过30分钟没访问会自动休眠，重新访问即可唤醒。然后，需要下载Heroku CLI命令行工具，下载以后可以使用命令行直接部署。

图5 Heroku支持的语言

图6 Heroku CLI下载页面

 

应用部署实例

首先，新建一个文件“Streamlit_Demo.py”。

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.title('Uber pickups in NYC')

DATE_COLUMN = 'date/time'
DATA_URL = ('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/'
            'streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz')

@st.cache
def load_data(nrows):
    data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows)
    lowercase = lambda x: str(x).lower()
    data.rename(lowercase, axis='columns', inplace=True)
    data[DATE_COLUMN] = pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN])
    return data

data_load_state = st.text('Loading data...')
data = load_data(100)
data_load_state.text("Done! (using st.cache)")

if st.checkbox('Show raw data'):
    st.subheader('Raw data')
    st.write(data)

st.subheader('Number of pickups by hour')
hist_values = np.histogram(data[DATE_COLUMN].dt.hour, bins=24, range=(0,24))[0]
st.bar_chart(hist_values)

hour_to_filter = st.slider('hour', 0, 23, 17)
filtered_data = data[data[DATE_COLUMN].dt.hour == hour_to_filter]

st.subheader('Map of all pickups at %s:00' % hour_to_filter)
st.map(filtered_data)

然后，再新建三个文件：Procfile，requirements.txt，setup.sh。这三个文件是部署Streamlit必备的，缺一不可。

1) Procfile

#代码的执行语句

web: sh setup.sh && streamlit run Streamlit_Demo.py

2) requirements.txt

# 代码所需的库及其版本

streamlit==0.56.0

pandas==0.25.1

numpy==1.16.5

3) setup.sh

# 配置

mkdir -p ~/.streamlit/



echo "\

[server]\n\

headless = true\n\

port = $PORT\n\

enableCORS = false\n\

\n\

" > ~/.streamlit/config.toml

最后，配置文件和代码准备好后，可以保存在本机demo路径下。再按照以下步骤进行部署：

1) 进入项目路径，先登录heroku，输入“heroku login”后按下空格键，默认浏览器会自动打开，输入heroku账号和密码后关闭即可。

cd demo

heroku login

2) 创建一个新应用，输入”heroku create xx”，heroku规定应用名称开头结尾只能是小写字母，并且全名只能包含小写字母，数字和破折号。也可以只输入”heroku create”，会自动命名一个应用。

heroku create streamlit-demo-01

# 或者

# heroku create

3) 初始化git代码库，并远程操控heroku。

git init

heroku git:remote –a streamlit-demo-01

git add .

git commit -m "Initialize Project"

# 若git出现"git Please tell me who you are."，运行以下两条命令，再重新执行commit:

# git config user.name "heroku用户名"

# git config user.email "heroku注册邮箱"

4) 上传代码到heroku代码库。

git push heroku master

5) 执行”heroku open”打开部署好的应用，若打开后出现” Application error”，需要自行排查是否缺失文件或文件内容有误，笔者一开始因为缺少”setup.sh”文件导致部署失败。另外，笔者直接从github clone后也会报错，所以是在本机新建文件和文件夹的，项目上传至https://github.com/guoxulong/streamlit_demo。

heroku open

6) 部署完成后，输入“https://streamlit-demo-01.herokuapp.com/”（需翻墙）就能够访问这个Web。 

图7 部署完成界面

总结

总体上来讲，相比较用Django框架开发Web，Streamlit开发一个交互式应用会更轻松，虽然功能还不完善，但对于数据分析可视化来说已经满足了，而且只需要掌握Streamlit库的用法就可以实现。

作者：AJ Gordon，对爬虫/机器学习/数据建模/可视化均有所涉猎的数据分析师。

【END】

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