Streamlit不仅让创建单页应用变得易如反掌,更通过一系列创新特性,支持构建多页面应用,极大地丰富了用户体验和数据探索的可能性。

随着我们Streamlit App的功能逐渐增多之后,单个页面展示过多信息,使用不便,

通过多页面可以将功能相关的部分组织在一起,形成逻辑清晰的多个页面,使用户能够轻松地与不同的功能模块进行交互。

从代码方面来看,多页面应用将不同的功能模块拆分成独立的页面,每个页面可以有自己的代码逻辑和数据流。

这有助于实现代码的模块化,使代码结构更加清晰、易于管理。

从运行性能上来看,多页面应用可以加快页面的加载速度,因为用户只需加载当前所需页面的内容,而无需加载整个应用的全部内容。

此外,对于复杂的应用来说,多页面应用更容易实现功能的迭代和扩展。

随着应用的发展,可以逐步添加新的页面和功能模块,而无需对现有页面进行大规模修改。

本篇主要介绍构建一个Streamlit的多页面应用需要掌握的基本知识。

1. 多页应用的文件结构

Streamlit多页面应用中,文件和文件夹的布局对于项目的组织、管理和维护至关重要。

下面是一个推荐的布局方式:

my_app/
├── app.py # 主应用文件,负责启动应用和配置路由
├── pages/
│ ├── __init__.py # 可选,用于将pages文件夹作为Python包处理
│ ├── page1.py
│ ├── page2.py
│ └── ... # 其他页面文件
├── session_state.py # Session State管理类文件
└── common.py # 共通函数

扩展功能时,在pages文件夹下添加新的py文件即可。

其中session_state.pycommon.py不是必需的,当应用的session管理变得复杂,或者共通函数比较多时才需要单独用文件管理。

对于简单的多页面应用,一般只需要上面的app.pypage1.pypage2.py就够了。

2. 多页应用的导航

Streamlit中,使用st.navigation,可以帮助我们轻松地创建动态导航菜单。

比如,以app.pypage1.pypage2.py为例,创建一个多页面应用。

# app.py

import streamlit as st

page1 = st.Page("pages/page1.py", title="页面1")
page2 = st.Page("pages/page2.py", title="页面2") pg = st.navigation([page1, page2])
pg.run()
# page1.py

import streamlit as st

st.header("这是页面 1")
# page2.py

import streamlit as st

st.header("这是页面 2")

通过streamlit run app.py 启动之后,一个带有导航的简单多页面应用就完成了。

通过侧边栏中的菜单,可以自由切换页面。

除了通过app.py生成的菜单来切换页面,Streamlit中还提供了st.switch_page方法,

可以在一个页面中导航到其他页面。

比如,可以在page1.pypage2.py中添加一个互相导航的按钮。

# page1.py

import streamlit as st

st.header("这是页面 1")

if st.button("GoTo Page 2"):
st.switch_page("pages/page2.py")
# page2.py

import streamlit as st

st.header("这是页面 2")

if st.button("GoTo Page 1"):
st.switch_page("pages/page1.py")

3. 多页之间共享数据

最后,介绍下如何在不同的页面直接共享数据,这样就可以让不同页面的功能联动起来。

Streamlit多页面之间共享数据有几个方案可以实现,

第一个方案是使用全局变量

但是这种方法存在一些问题,比如如并发访问时的数据不一致性和难以调试等。

因此,一般不推荐使用全局变量来共享数据。

第二个方案是使用外部存储,比如将共享的数据保存在文件或者数据库中,这种方案适用于需要比较大型的应用,或者需要持久化存储的应用场景。

如果你的应用规模不大,并且不需要持久化存储,那么用这个方案显得有些笨重。

最后一个方案就是Session State,这是Streamlit提供的一种机制,特别适合在不同页面之间传递和保存状态数据。

下面构造一个模拟的示例,演示如何在不同的页面间共享数据。

首先在page1.py中,我们可以选择数据集,

然后在page2.py中,会自动根据我们选择的数据集开始分析。

# page1.py

import streamlit as st

st.header("这是页面 1")

if st.button("GoTo Page 2"):
st.switch_page("pages/page2.py") datalist = ("", "人口数据", "环境数据", "交易数据") if "dataset" not in st.session_state:
option = st.selectbox(
"请选择数据集",
datalist,
)
else:
option = st.session_state.dataset
option = st.selectbox(
"请选择数据集",
datalist,
index=datalist.index(option),
) if option == "":
st.write("当前尚未选择数据集")
else:
st.write("你当前选择的是: 【", option, "】") st.session_state.dataset = option

page1.py中将选择数据集名称保存到Session State中。

# page2.py

import streamlit as st

st.header("这是页面 2")

if st.button("GoTo Page 1"):
st.switch_page("pages/page1.py") if "dataset" not in st.session_state or st.session_state.dataset == "":
st.write("当前尚未选择数据集")
else:
st.write("开始分析数据集: 【", st.session_state.dataset, "】")

page2.py直接从Session State中读取数据集的名称。

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