写出你的第一个web app,几行代码就够了

人工智能 机器学习
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?

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?

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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。

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:

  1. pip install streamlit 

同理按照以下命令完成 yfinance的安装:

  1. 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。

  1. import yfinance as yf 
  2.         import streamlit as st 
  3.   
  4.              st.write(""" 
  5.         # Simple StockPrice App 
  6.         Shown are the stockclosing price and volume of Google! 
  7.         """) 
  8.   
  9.              # https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75 
  10.         #define the tickersymbol 
  11.         tickerSymbol ='GOOGL' 
  12.         #get data on thisticker 
  13.         tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol) 
  14.         #get the historicalprices for this ticker 
  15.         tickerDf = tickerData.history(period='1d'start='2010-5-31'end='2020-5-31'
  16.         # Open   HighLowClose    Volume   Dividends    StockSplits 
  17.   
  18.              st.line_chart(tickerDf.Close) 
  19.         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)。
  • 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:

  1. streamlit run myapp.py 

然后可以看到以下信息:

  1. > streamlit run myapp.pyYou can now view your Streamlit app in yourbrowser.Local URL: http://localhost:8501 
  2. 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。

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!

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?

  1. import yfinance as yf 
  2.         import streamlit as st 
  3.   
  4.              st.write(""" 
  5.         # Simple StockPrice App 
  6.         Shown are the stock**closing price** and ***volume*** of Google! 
  7.         """) 
  8.   
  9.              #https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75 
  10.         #define the tickersymbol 
  11.         tickerSymbol ='GOOGL' 
  12.         #get data on thisticker 
  13.         tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol) 
  14.         #get the historicalprices for this ticker 
  15.         tickerDf = tickerData.history(period='1d'start='2010-5-31'end='2020-5-31'
  16.         # Open   HighLowClose    Volume   Dividends    StockSplits 
  17.   
  18.              st.write(""" 
  19.         ## Closing Price 
  20.         """) 
  21.         st.line_chart(tickerDf.Close) 
  22.         st.write(""" 
  23.         ## Volume 
  24.         """) 
  25.         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。
  • 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!

 

责任编辑:赵宁宁 来源: 今日头条
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