作者|Chanin Nantasenamat

编译|VK

来源|Towards Data Science

在本文中，我将向你展示如何使用streamlit python库快速构建一个简单的数据驱动web应用程序，只需几行代码。

作为一名数据科学家或机器学习工程师，能够部署我们的数据科学项目是很重要的。传统的使用Django或Flask这样的框架来部署机器学习模型可能是一项艰巨和/或耗时的任务。

我们正在构建的股票网络应用程序概述

今天，我们将构建一个简单的web应用程序来显示股票价格和成交量。这将需要使用两个Python库，即streamlit和yfinance。

从概念上讲，该应用程序将从雅虎检索历史市场数据，从yfinance库得到资金信息。此数据保存到dataframe中，streamlit将使用此数据作为输入参数，以便将其显示为折线图。

安装必备库

在本教程中，我们将使用两个需要安装的Python库。其中包括streamlit和yfinance。你可以通过下面的pip install命令轻松完成此操作，以安装streamlit：

pip install streamlit

对yfinance也执行相同的操作，如下所示：

pip install yfinance

web应用程序的代码

让我们看看我们今天正在构建的web应用程序的代码。你会发现只有不到20行代码(也就是说，如果不计算注释的话，那就把代码缩减到14行，其中3行是出于美观目的的空行)。

import yfinance as yf

import streamlit as st

st.write("""

# 简单的股票价格App

Shown are the stock closing price and volume of Google!

""")

# https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75

# 定义股票代码

tickerSymbol = 'GOOGL'

# 获取这个股票的数据

tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)

# 为这个股票得到历史价格

tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='2010-5-31', end='2020-5-31')

st.line_chart(tickerDf.Close)

st.line_chart(tickerDf.Volume)

代码的逐行解释

让我们花点时间来理解上面的代码。

1和2行

导入yfinance并赋其yf的别名，导入streamlit并赋其st的别名。

4-7行

使用st.write()函数打印输出文本。这些打印出来的文本是用markdown格式写的。

9-16行

使用yfinance库从雅虎检索历史市场数据。

第11行-将股票代码定义为GOOGL。

第13行-使用yf.Ticker()函数，顾名思义，允许访问股票代码数据。需要注意的是，tickerData是一个tickerData对象，如果我们将tickerData作为一个命令运行，我们将得到以下输出yfinance.Ticker object 。

第15行-创建tickerDf数据帧并定义日期范围(从2010年5月31日到2020年5月31日)和时间段(1天)。

18-19行

使用st.line_chart()函数绘制折线图(使用第15行定义Close 和Volume 列的收盘价)。

运行web应用程序

将代码保存到名为我的app.py，启动命令提示符(或Microsoft Windows中的Power Shell)并运行以下命令：

streamlit run myapp.py

接下来，我们将看到以下消息：

> streamlit run myapp.py

You can now view your Streamlit app in your browser.

Local URL: http://localhost:8501

Network URL: http://10.0.0.11:8501

在短时间内，将弹出一个internet浏览器窗口，并将你引导到已创建的web应用程序http://localhost:8501，如下所示。

你已经用Python创建了第一个web应用程序！

定制web应用程序

好吧，你可能想定制这个web应用程序的界面，请看如下代码。

import yfinance as yf

import streamlit as st

st.write("""

# Simple Stock Price App

Shown are the stock **closing price** and ***volume*** of Google!

""")

# https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75

# 定义股票代码

tickerSymbol = 'GOOGL'

# 获取这个股票的数据

tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)

# 为这个股票得到历史价格

tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='2010-5-31', end='2020-5-31')

st.write("""

## Closing Price

""")

st.line_chart(tickerDf.Close)

st.write("""

## Volume

""")

让我们花点时间来理解上面的代码。

第6行

请注意，我们将“closing price”加粗。还请注意，我们通过在单词前面和后面使用三个星号使单词“volume”既粗体又斜体。

18-20行和22-25行

在这里，我们在收盘价和成交量图之前添加了一个markdown格式的标题。

现在我们有了一个更新的网络应用程序。