以下文章来源于机器学习算法与Python实战 ，作者张北海
学习的根本目的只有一个，学以致用！
机器学习，大家都学了很多算法，搞了很多模型，但是极少拿来解决实际问题。
毕竟开发一个机器学习应用所需的技术栈不是每个人都能掌握，今天就向同学们介绍一个绝佳解决方案———— streamlit
它可以让你用Python用极短的时间快速生成一个 实现机器学习的web应用
正式介绍之前，大家可以先看两个效果Gif（刷新可能有点慢，请耐心等待）
Hello world
Playground
YOLO 目标检测器
streamlit
Streamlit 是第一个专门针对机器学习的应用开发框架，是开发自定义机器学习工具最快的方法，它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位。
streamlit引用的第三方库
Streamlit 带给我最大好感的有以下几点：
开源、完全免费 https:// github.com/streamlit/st reamlit
极其容易入门、一天就能学会
API 非常丰富且简单明了
下面我们就开始吧！
Get started
在命令行模式下，启动Python虚拟环境后，直接pip安装
$ pip install streamlit
bar.py
命令行模式下执行 streamlit run bar.py
现在可以在浏览器中查看Streamlit应用程序。
本地URL: http://localhost:8501
是不是超简单
Deploy
有了应用就要部署到服务器，如果不想买云服务器怎幺办呢？
streamlit 连部署都是免费的！没想到吧。
首先，把项目push到你的github
在刚才打开的http://localhost:8501页面右上角点击 Deploy this app
Streamlit Cloud会自动链接到你的Github
认证一下即可
然后选择Deploy！稍作等待
https://share.streamlit.io/tjxj/test/main/bar.py
现在，你的应用已经部署到互联网了！
手机也能访问哦~
学习路线
一天时间学会 streamlit 我觉得并不夸张,只看它的官网文档就足够了
https:// docs.streamlit.io/libra ry/
Get started √ 理解基本原理和用法
API reference √ 知道有哪些api可以调用
cheatsheet √ api速查表，可以时时看看
如果要进阶，就可以去 https://streamlit.io/gallery ,学习他人优秀的作品（都是开源的）。比如，本文中的几个Gif就是用的这个
https://share.streamlit.io/pavankunchala/gif_converter_app/main/convert_app.py
当然，最好的方法永远是自己写一个应用。
Streamlit 的 GitHub 链接：
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