- Streamlit实战指南--使用Python创建交互式数据应用/人工智能与大数据系列
- - 作者：(澳)泰勒·理查德斯|责编:刘志红|译者:殷海英//刘志红//黄继敏
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121484520
  - 出版日期：2024/08/01
  - 页数：261
- 售价：59.2

内容大纲
当数据科学家使用Python处理数据，并希望创建展示ML模型的数据应用程序，以及进行易于创建的交互式可视化时，那么Streamlit将是最理想的选择。Streamlit for Data Science(第2版)向数据科学家展示了如何在Python内快速创建和部署小部件和仪表板。这可以帮助他们在几小时内而不是几天内创建原型。为了掌握Streamlit这项技术，需要通过大量的实际案例来学习。本书由一个富有创造力的Streamlit用户编写，他在第一版发布后就一直使用该技术，本选题建立在前一版的实用性基础上，带来大量的更新，包括将Streamlit连接到Snowflake数据仓库，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代码库，通过这些内容可以帮助读者练习新发布的技能。读者将从Streamlit的基础知识开始Streamlit的学习，并通过使用机器学习模型和制作高质量的交互式应用程序逐渐熟悉Streamlit的使用技巧。本书通过实际示例帮读者掌握许多更具挑战性的主题，如Streamlit组件、美化应用程序和快速部署。通过本书，读者将能够轻松快速地在Streamlit中创建动态web应用程序。
作者介绍
目录
第1章  Streamlit简介技术要求
  为什么选择Streamlit
  安装Streamlit
  组织Streamlit应用程序
  Streamlit绘图演示
  从头开始创建一个应用程序
  在Streamlit应用中使用用户输入
  在Streamlit中添加文本
  本章小结
第2章  上传、下载和作数据技术要求
  环境设置：使用Palmer的Penguins
  数据集
  探索Palmer的Penguins数据集
  Streamlit中的流程控制
  调试Streamlit应用程序
    在Streamlit中开发
    在Jupyter中探索，然后复制到
  Streamlit中
  Streamlit中的数据作
  缓存简介
  会话状态的持久性
  本章小结
第3章  数据可视化技术要求
  旧金山树木（SF Tree）数据集：
  一个新的数据集
  Streamlit可视化用例
  Streamlit的内置图表函数
  Streamlit的内置可视化选项
    Plotly
    Matplotlib和Seaborn
    Bokeh
    Altair
    PyDeck
    配置选项
  本章小结
第4章  Streamlit中的机器学和人工智能技术要求
  标准机器学工作流程
  预测企鹅的种类
  在Streamlit中利用预训练的
  机器学模型
  在Streamlit应用程序中训练模型
  理解机器学结果
  集成外机器学库：
  Hugging Face示例
  集成外AI库：OpenAI示例
    在OpenAI中进行身份验证
    OpenAI API的成本
    Streamlit和OpenAI
  本章小结
第5章  使用Streamlit社区云署Streamlit技术要求

  使用Streamlit社区云
  GitHub快速入门
  使用Streamlit社区云进行署
  调试Streamlit社区云
    Streamlit Secrets
  本章小结
第6章  美化Streamlit应用程序技术要求
  设置旧金山（SF）树木数据集
  在Streamlit中使用列
  探索页面配置
  使用Streamlit标签
  使用Streamlit侧边栏
  使用颜色选择器输入颜色
  创建多页应用程序
  可编辑的DataFrame
  本章小结
第7章  探索Streamlit组件技术要求
  使用streamlit-aggrid添加可编辑的 DataFrame
  使用streamlit-plotlyevents
  创建可钻取的图表
  使用Streamlit组件——streamlit-lottie
  使用Streamlit组件——streamlit-pandas-profiling
  使用st-folium创建交互式地图
  使用streamlit-extras创建辅助函数
  查找更多组件
  本章小结
第8章  使用Hugging Face和Heroku署
  Streamlit应用程序技术要求
  在Streamlit Community Cloud、Hugging Face和Heroku之间进行选择
  使用Hugging Face署
  Streamlit应用程序
  使用Heroku署Streamlit
  应用程序
    设置并登录Heroku
    克隆并配置本地存储库
    署到Heroku
  本章小结
第9章  连接数据库
  技术要求
  使用Streamlit连接到Snowflake
  使用Streamlit连接到BigQuery
  向查询添加用户输入
  组织查询
  本章小结
第10章  使用Streamlit化求职申请
  技术要求
  Streamlit技能展示项目
    机器学习-企鹅应用程序
    可视化-美观的树木应用
  在Streamlit中化求职申请

    问题
    回答问题1
    回答问题2
  本章小结
第11章  数据项目——在Streamlit中项目原型
  技术要求
  数据科学创意
  收集和清理数据
  创建小可行产品（MVP）
    我每年阅读多少本书
    我通常需要多长时间读完一本书
    我读的书有多少页
    我所读的书籍是哪一年出版的
    如何比较我与其他Goodreads
    用户的书评
  迭代改进
    通过动画进行美化
    通过文本和额外的统计数据构建叙述
    通过文本和附加统计数据构建叙事
  托管和推广
  本章小结
第12章  Streamlit用户
  Fanilo Andrianasolo
  Adrien Treuille
  Gerard Bentley
  Arnaud Miribel和Zachary
  Blackwood
  Yuichiro Tachibana
  本章小结

内容大纲

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