streamlit

纯 Python 写数据应用，几分钟搞定交互界面

开源 🏷️基础免费，高级付费 ✅ 目前可打开开发框架 🍴 复刻 4450 🐛 待处理 1194 👀 关注 342

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GitHub 星标 ★ 46279

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️基础免费，高级付费开源框架免费，提供社区版；Streamlit Cloud 提供免费额度，付费升级可获更多资源与功能。

项目预览

项目数据

分类开发框架

开发团队streamlit

官网地址https://streamlit.io

GitHubhttps://github.com/streamlit/streamlit

定价模式🏷️基础免费，高级付费

价格说明开源框架免费，提供社区版；Streamlit Cloud 提供免费额度，付费升级可获更多资源与功能。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型data-analysis,data-science,data-visualization,deep-learning,developer-tools,machine-learning,python,streamlit

GitHub 星标★ 46279

上线时间2019-08-24 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积1.21 GB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数8

项目介绍

Streamlit 是一个开源的 Python 应用框架，专为数据科学家和机器学习工程师设计，旨在将数据脚本快速转化为可交互的 Web 应用。它解决了传统数据应用开发中前端与后端分离、开发周期长的问题，让开发者只需编写纯 Python 脚本，通过简单的 API 调用（如 st.write、st.slider、st.dataframe）即可构建包含图表、表格、表单和控件的界面。核心能力包括：实时热重载，修改代码自动刷新页面；丰富的内置组件，支持文本、图表、媒体、输入控件等；数据缓存机制，提升大数据处理性能；以及一键部署到 Streamlit Community Cloud 或自有服务器。Streamlit 将数据探索、模型演示和结果分享融为一体，极大降低了数据应用的门槛，使团队能快速迭代和共享洞察。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 46279

技术标签

data-analysis data-science data-visualization deep-learning developer-tools

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 5 步

环境要求

已安装 Python 环境（README 未指定最低版本，可查阅官方文档确认）
pip 包管理工具（通常随 Python 一起安装）
可用的终端 / 命令行工具
用于打开应用页面的现代浏览器

安装与启动步骤

1安装 Streamlit

在终端执行 pip 安装 Streamlit 包，安装完成后即可使用 streamlit 命令。
```
pip install streamlit
```
2运行官方示例

执行 hello 命令打开官方 Streamlit Hello 示例应用，用来确认安装是否成功。
```
streamlit hello
```
3创建应用文件

在项目目录下新建 streamlit_app.py，写入下面这段官方示例代码并保存。
```
import streamlit as st

x = st.slider("Select a value")
st.write(x, "squared is", x * x)
```
4启动应用

用 streamlit run 运行脚本，浏览器会自动打开应用页面，页面中可拖动滑块查看结果。
```
streamlit run streamlit_app.py
```
5部署分享应用

README 提到可用 Streamlit Community Cloud 平台部署、管理和分享你的应用，适合把本地应用发布给他人访问。