通过几行代码写出你的第一个web app

写出你的第一个web app,几行代码就够了

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无论数据科学家还是机器学习工程师,部署数据科学项目都是他们所需要的一项至关重要的能力。传统部署机器学习模型的方法是利用Django、Flask等已经建立好的框架,然而这种方法非常耗时,常常令人望而却步。有没有简单一点的方法呢?

本文是基于笔者在YouTubevideo上发布的同名视频创作的,二者搭配食用效果更佳。

股票web app概述

现在我们要构建一个显示股价与股票成交量的简单web app,会用到Python中的streamlit和yfinance两个库。这个app理论上是要利用yfinance库从雅虎财经调取市场历史数据,然后把数据保存在数据框架中,最后作为streamlit 的输入参数显示出线形图表。

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安装必备库

在这篇教程中,我们将用到两个需要安装的Python库,streamlit 和yfinance。通过下面的pip install命令可以轻松地安装streamlit:

pip install streamlit

同理按照以下命令完成 yfinance的安装:

pip install yfinance

web app代码

这次构建web app的代码一共不到20行,如果不算注释的话代码只有14行。

import yfinance as yf
        import streamlit as st
 
             st.write("""
        # Simple StockPrice App
        Shown are the stockclosing price and volume of Google!
        """)
 
             # https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75
        #define the tickersymbol
        tickerSymbol =\'GOOGL\'
        #get data on thisticker
        tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)
        #get the historicalprices for this ticker
        tickerDf = tickerData.history(period=\'1d\', start=\'2010-5-31\', end=\'2020-5-31\')
        # Open   HighLowClose    Volume   Dividends    StockSplits
 
             st.line_chart(tickerDf.Close)
        st.line_chart(tickerDf.Volume)

代码逐行解释

现在,我们来详细看看上面这些代码:

· 第一行和第二行——输入yfinance,命名为yf同时输入streamlit,命名为st。

· 四至七行——用 st.write() 函数输出文本内容,输出文本为markdown格式。

· 九至十六行——用yfinance库从雅虎财经中调取市场历史数据。

· 十一行——定义股票代码为 GOOGL。

· 十三行——用yf.Ticker()函数创建tickerData变量,顾名思义该变量为股票代码数据。需要注意的是tickerData是一个股票代码对象,如果把tickerData当作命令运行可以得到这样的输出 yfinance.Ticker object 。

· 十五行——创建tickerDf 数据框架,定义日期范围(从2010年5月31日到2020年5月31日)以及时段(1天)。

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· 十八行到十九行——用st.line_chart()函数画出线性图表(收盘价格数据来自十五行代码中定义的tickerDf数据框架中的收盘与成交量数据)。

运行web app

代码保存在名为myapp.py的文件之后,启动命令提示符(或者是微软Windows系统里的Power Shell),运行下面的命令:

streamlit run myapp.py

然后可以看到以下信息:

> streamlit run myapp.pyYou can now view your Streamlit app in yourbrowser.Local URL: http://localhost:8501
Network URL: http://10.0.0.11:8501

不久一个网页窗口就会弹出,直接跳去如下所示的http://localhost:8501这个创建好的web app。

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股价web app截屏

Bingo!你已经成功用Python创建了自己的第一个web app!

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自定义web app

以上是最基本的,如果你想让自定义web app变得更有趣一点呢?

import yfinance as yf
        import streamlit as st
 
             st.write("""
        # Simple StockPrice App
        Shown are the stock**closing price** and ***volume*** of Google!
        """)
 
             #https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75
        #define the tickersymbol
        tickerSymbol =\'GOOGL\'
        #get data on thisticker
        tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)
        #get the historicalprices for this ticker
        tickerDf = tickerData.history(period=\'1d\', start=\'2010-5-31\', end=\'2020-5-31\')
        # Open   HighLowClose    Volume   Dividends    StockSplits
 
             st.write("""
        ## Closing Price
        """)
        st.line_chart(tickerDf.Close)
        st.write("""
        ## Volume
        """)
        st.line_chart(tickerDf.Volume)

让我们花点时间来理解上面的代码:

· 第六行——注意这里需在“closing price” 前后各用两个星号来加粗“closing price” ,如下所示:**closingprice**。还要注意“volume”斜体加粗,前后各用三个星号,如下所示:***volume***。

· 十八至二十行和二十二至二十五行——在收盘价格和成交量图表上方加入一个markdown格式的标题。

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更新后的web app截屏

成功了!现在这个web app可以自动更新了。构建你的第一个web app,就是这么简单,快去上手操作一下吧!

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