thuydiem128
New member
..
Streamlit là một thư viện Python giúp dễ dàng tạo các ứng dụng web tương tác cho khoa học dữ liệu.Nó được thiết kế để nhanh chóng học hỏi và dễ sử dụng, tập trung vào sự đơn giản và năng suất.Các ứng dụng StreamLit được xây dựng bằng cách sử dụng kết hợp mã Python và Markdown và có thể được triển khai đến nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm Nền tảng Heroku, AWS và Google Cloud.
## Tại sao sử dụng Streamlit?
Có một số lý do tại sao bạn có thể muốn sử dụng Streamlit cho các dự án khoa học dữ liệu của mình.
*** Tạo mẫu nhanh: ** Flamlit giúp bạn dễ dàng nhanh chóng các ứng dụng dữ liệu nguyên mẫu.Bạn có thể bắt đầu với một tệp đánh dấu đơn giản và thêm mã Python khi cần thiết.Streamlit sẽ tự động tạo giao diện người dùng cho ứng dụng của bạn, vì vậy bạn có thể tập trung vào việc xây dựng các mô hình của mình và khám phá dữ liệu của bạn.
*** Trực quan hóa tương tác: ** Flamlit giúp bạn dễ dàng tạo hình ảnh trực quan tương tác dữ liệu của bạn.Bạn có thể sử dụng các tiện ích tích hợp của Streamlit để tạo biểu đồ, đồ thị và bản đồ hoặc bạn có thể sử dụng các tiện ích tùy chỉnh của riêng mình.
*** Triển khai: ** Các ứng dụng hợp hòa có thể được triển khai cho nhiều nền tảng khác nhau, giúp bạn dễ dàng chia sẻ công việc của bạn với người khác.Bạn có thể triển khai các ứng dụng của mình đến máy chủ công cộng hoặc bạn có thể lưu trữ chúng trên máy chủ riêng.
## Bắt đầu với Streamlit
Cách dễ nhất để bắt đầu với Streamlit là cài đặt thư viện bằng PIP.Khi bạn đã cài đặt thư viện, bạn có thể tạo một ứng dụng StreamLit mới bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
Hello Hello
`` `
Điều này sẽ tạo ra một ứng dụng Streamlit mới hiển thị một "Xin chào, Thế giới!" Đơn giản!tin nhắn.Sau đó, bạn có thể bắt đầu thêm mã Python và đánh dấu vào ứng dụng của mình để tạo các ứng dụng dữ liệu phức tạp hơn.
## Tài nguyên
* [Tài liệu Streamlit] (https://docs.streamlit.io/en/stable/)
* [Các ví dụ Streamlit] (https://github.com/streamlit/streamlit/tree/master/examples)
* [Diễn đàn cộng đồng Streamlit] (https://discuss.streamlit.io/)
## hashtags
* #Streamlit
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #phát triển web
=======================================
#Streamlit #Python #datascience #Machinelearning #webdevelopment ## Streamlit: A Python Library for Rapid Prototyping of Data Apps
Streamlit is a Python library that makes it easy to create interactive web apps for data science. It is designed to be quick to learn and easy to use, with a focus on simplicity and productivity. Streamlit apps are built using a combination of Python code and Markdown, and can be deployed to a variety of platforms, including Heroku, AWS, and Google Cloud Platform.
## Why Use Streamlit?
There are a number of reasons why you might want to use Streamlit for your data science projects.
* **Rapid Prototyping:** Streamlit makes it easy to quickly prototype data apps. You can start with a simple Markdown file and add Python code as needed. Streamlit will automatically generate the user interface for your app, so you can focus on building your models and exploring your data.
* **Interactive Visualizations:** Streamlit makes it easy to create interactive visualizations of your data. You can use Streamlit's built-in widgets to create charts, graphs, and maps, or you can use your own custom widgets.
* **Deployment:** Streamlit apps can be deployed to a variety of platforms, making it easy to share your work with others. You can deploy your apps to a public server, or you can host them on a private server.
## Getting Started with Streamlit
The easiest way to get started with Streamlit is to install the library using pip. Once you have installed the library, you can create a new Streamlit app by running the following command:
```
streamlit hello
```
This will create a new Streamlit app that displays a simple "Hello, world!" message. You can then start adding Python code and Markdown to your app to create more complex data apps.
## Resources
* [Streamlit Documentation](https://docs.streamlit.io/en/stable/)
* [Streamlit Examples](https://github.com/streamlit/streamlit/tree/master/examples)
* [Streamlit Community Forum](https://discuss.streamlit.io/)
## Hashtags
* #Streamlit
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #webdevelopment
Streamlit là một thư viện Python giúp dễ dàng tạo các ứng dụng web tương tác cho khoa học dữ liệu.Nó được thiết kế để nhanh chóng học hỏi và dễ sử dụng, tập trung vào sự đơn giản và năng suất.Các ứng dụng StreamLit được xây dựng bằng cách sử dụng kết hợp mã Python và Markdown và có thể được triển khai đến nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm Nền tảng Heroku, AWS và Google Cloud.
## Tại sao sử dụng Streamlit?
Có một số lý do tại sao bạn có thể muốn sử dụng Streamlit cho các dự án khoa học dữ liệu của mình.
*** Tạo mẫu nhanh: ** Flamlit giúp bạn dễ dàng nhanh chóng các ứng dụng dữ liệu nguyên mẫu.Bạn có thể bắt đầu với một tệp đánh dấu đơn giản và thêm mã Python khi cần thiết.Streamlit sẽ tự động tạo giao diện người dùng cho ứng dụng của bạn, vì vậy bạn có thể tập trung vào việc xây dựng các mô hình của mình và khám phá dữ liệu của bạn.
*** Trực quan hóa tương tác: ** Flamlit giúp bạn dễ dàng tạo hình ảnh trực quan tương tác dữ liệu của bạn.Bạn có thể sử dụng các tiện ích tích hợp của Streamlit để tạo biểu đồ, đồ thị và bản đồ hoặc bạn có thể sử dụng các tiện ích tùy chỉnh của riêng mình.
*** Triển khai: ** Các ứng dụng hợp hòa có thể được triển khai cho nhiều nền tảng khác nhau, giúp bạn dễ dàng chia sẻ công việc của bạn với người khác.Bạn có thể triển khai các ứng dụng của mình đến máy chủ công cộng hoặc bạn có thể lưu trữ chúng trên máy chủ riêng.
## Bắt đầu với Streamlit
Cách dễ nhất để bắt đầu với Streamlit là cài đặt thư viện bằng PIP.Khi bạn đã cài đặt thư viện, bạn có thể tạo một ứng dụng StreamLit mới bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
Hello Hello
`` `
Điều này sẽ tạo ra một ứng dụng Streamlit mới hiển thị một "Xin chào, Thế giới!" Đơn giản!tin nhắn.Sau đó, bạn có thể bắt đầu thêm mã Python và đánh dấu vào ứng dụng của mình để tạo các ứng dụng dữ liệu phức tạp hơn.
## Tài nguyên
* [Tài liệu Streamlit] (https://docs.streamlit.io/en/stable/)
* [Các ví dụ Streamlit] (https://github.com/streamlit/streamlit/tree/master/examples)
* [Diễn đàn cộng đồng Streamlit] (https://discuss.streamlit.io/)
## hashtags
* #Streamlit
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #phát triển web
=======================================
#Streamlit #Python #datascience #Machinelearning #webdevelopment ## Streamlit: A Python Library for Rapid Prototyping of Data Apps
Streamlit is a Python library that makes it easy to create interactive web apps for data science. It is designed to be quick to learn and easy to use, with a focus on simplicity and productivity. Streamlit apps are built using a combination of Python code and Markdown, and can be deployed to a variety of platforms, including Heroku, AWS, and Google Cloud Platform.
## Why Use Streamlit?
There are a number of reasons why you might want to use Streamlit for your data science projects.
* **Rapid Prototyping:** Streamlit makes it easy to quickly prototype data apps. You can start with a simple Markdown file and add Python code as needed. Streamlit will automatically generate the user interface for your app, so you can focus on building your models and exploring your data.
* **Interactive Visualizations:** Streamlit makes it easy to create interactive visualizations of your data. You can use Streamlit's built-in widgets to create charts, graphs, and maps, or you can use your own custom widgets.
* **Deployment:** Streamlit apps can be deployed to a variety of platforms, making it easy to share your work with others. You can deploy your apps to a public server, or you can host them on a private server.
## Getting Started with Streamlit
The easiest way to get started with Streamlit is to install the library using pip. Once you have installed the library, you can create a new Streamlit app by running the following command:
```
streamlit hello
```
This will create a new Streamlit app that displays a simple "Hello, world!" message. You can then start adding Python code and Markdown to your app to create more complex data apps.
## Resources
* [Streamlit Documentation](https://docs.streamlit.io/en/stable/)
* [Streamlit Examples](https://github.com/streamlit/streamlit/tree/master/examples)
* [Streamlit Community Forum](https://discuss.streamlit.io/)
## Hashtags
* #Streamlit
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #webdevelopment
