深度比较Python Streamlit和Gradio，谁是真正的利器？-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度比较Python Streamlit和Gradio，谁是真正的利器？。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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在构建交互式应用时，选择一个合适的库对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将深入探讨两个流行的Python库，Streamlit和Gradio，从特点、使用方法、定制化程度以及部署分享等方面进行详细对比，并通过丰富的示例代码帮助大家更好地理解它们的功能和优劣。

Streamlit详细介绍

1 特点

简单易用： Streamlit以最小化的代码实现最大的功能，对于快速搭建交互应用非常友好。
自动化部署： Streamlit支持一键部署到云端，例如Streamlit Sharing，使得分享和部署变得非常便捷。
组件丰富： 提供丰富的组件库，如按钮、滑块、图表等，以及对Markdown和HTML的支持，使用户可以灵活构建界面。

2 示例代码

import streamlit as st

# 创建一个简单的交互应用
st.title('Streamlit示例应用')

# 添加组件
user_input = st.text_input('请输入文本', '默认文本')
button_clicked = st.button('点击我')

# 显示结果
st.write(f'用户输入: {user_input}')
st.write(f'按钮是否被点击: {button_clicked}')

Gradio详细介绍

1 特点

多框架支持： Gradio对多种深度学习框架兼容，包括TensorFlow、PyTorch等，使其成为一个强大的模型部署工具。
即时预览： 提供即时预览功能，能够在构建过程中实时查看应用效果，有助于快速迭代。
快速迭代： Gradio专注于深度学习模型的快速迭代和参数调整，使开发者能够更专注于模型本身。

2 示例代码

import gradio as gr

# 创建一个简单的交互应用
iface = gr.Interface(
    fn=lambda x: x.upper(),
    inputs="text",
    outputs="text",
    live=True,
)

# 启动应用
iface.launch()

对比与选择

1 构建简单应用

Streamlit： 适用于构建简单的交互式应用，通过简洁的API，用户可以快速实现基本功能。
Gradio： 同样适用于简单应用，提供即时预览功能，方便用户在构建过程中调整和优化。

2 定制化程度

Streamlit： 提供较高的自由度，用户可以通过添加Markdown、HTML等实现更丰富的界面定制。
Gradio： 相对而言更专注于深度学习模型的部署，对于模型的输入输出有一定要求，但在这个框架下，用户可以更专注于模型本身的迭代。

3 部署和分享

Streamlit： 通过Streamlit Sharing等服务，用户能够方便地部署和分享应用。
Gradio： 提供快速的即时预览，便于开发者在构建过程中查看应用效果。

应用示例

1 Streamlit示例

import streamlit as st
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建交互式表格
selected_columns = st.multiselect('选择显示的列', data.columns)
st.dataframe(data[selected_columns].head(10))

2 Gradio示例

import gradio as gr

# 创建一个简单的文本转换应用
iface = gr.Interface(
    fn=lambda x: x.upper(),
    inputs="text",
    outputs="text",
    live=True,
)

# 启动应用
iface.launch()

进一步探讨

1 定制化程度与灵活性

Streamlit： 提供了许多预定义组件，但在一些复杂的场景下，用户可能会觉得定制化程度有限。然而，通过使用Markdown和HTML，用户仍然可以实现相当高的灵活性。

import streamlit as st

# 使用Markdown和HTML实现更灵活的布局
st.markdown("# 自定义布局示例")
st.write("这是一个自定义布局的示例。")

Gradio： 针对深度学习模型的部署，Gradio提供了更高层次的抽象，用户在界面上的自定义相对较少。但对于模型的输入输出，用户可以通过定制化的方式满足一些需求。

import gradio as gr

# 定义自定义的输入组件
iface = gr.Interface(
    fn=lambda x: x.upper(),
    inputs=gr.Textbox(type="text", label="输入文本"),
    outputs="text",
    live=True,
)

2 对用户的友好度

Streamlit： 以其简洁的API和易上手的特点，适合不具备深度技术背景的用户。通过简单的函数调用和少量代码，用户能够迅速构建功能丰富的应用。
Gradio： 对于深度学习领域的用户，Gradio提供了一些专业的功能，使得在构建深度学习模型的推理应用时更加得心应手。但相对而言，Gradio的学习曲线可能会相对陡峭一些。

深入案例研究

1 Streamlit案例

考虑一个数据可视化的场景，可以使用Streamlit构建一个简单的图表展示应用。以下是一个展示股票收盘价的折线图的示例：

import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 创建交互式折线图
st.title('股票收盘价展示')
selected_stock = st.selectbox('选择股票', data['Symbol'].unique())
filtered_data = data[data['Symbol'] == selected_stock]
fig = px.line(filtered_data, x='Date', y='Close', title=f'{selected_stock}股票收盘价')
st.plotly_chart(fig)

2 Gradio案例

考虑一个文本生成的场景，可以使用Gradio构建一个简单的文本生成应用。以下是一个将输入文本转换为大写的示例：

import gradio as gr

# 创建文本生成应用
iface = gr.Interface(
    fn=lambda x: x.upper(),
    inputs="text",
    outputs="text",
    live=True,
    title="文本大写转换器",
)

# 启动应用
iface.launch()