随着机器学习和数据科学的发展，将分析结果呈现给非技术人员也变得极为重要。传统的基于Flask、FastAPI或Django的Web框架需要编写大量模板和视图代码，开发效率较低。Streamlit这个迅速崛起的Python库改变了这一切，它极大地降低了构建数据Web应用的门槛，让开发者可以使用熟悉的Python语言，快速地构建交互式的机器学习和数据科学Web应用。
Streamlit以其惊人的高效率和强大功能，吸引了众多数据科学家和机器学习工程师。相信通过本书的学习，读者可以掌握这个优秀Python库的用法，使机器学习和数据科学Web应用的开发变得简单并富有成效。让我们开始Streamlit之旅，建造属于自己的Streamlit?Web应用吧！
本书主要内容
第1章介绍Streamlit的优势、安装、启动和关闭，展示Streamlit自带的非常漂亮的演示项目。
第2章介绍文本类和数据类的展示元素，包括标题展示元素、章节展示元素、子章节展示元素、代码块展示元素、说明文字展示元素、Markdown语法展示元素、LaTeX公式文本展示元素、数据框展示元素、Table数据框展示元素、Metric指标类展示元素、JSON数据 展示。
第3章介绍数据可视化和图表元素，不仅包括Streamlit内置的折线图、条形图、面积图和地理数据图表，还包括如何展示其他可视化库的图像，如Graphviz库图像、Matplotlib库图像、Seaborn库图像、Vega-Altair库图像、Plotly库图像、Bokeh库图像、Pydeck库图像。
第4章介绍多媒体展示元素，包括图像、音频、视频、表情符号等。
第5章介绍用户输入类组件，包括普通按钮、单选按钮、下拉按钮、多选下拉按钮、数值滑块组件、范围选择滑块组件、下载按钮、单行文本输入框组件、数字输入框组件、多行文本输入框组件、日期选择组件、时间选择组件、文件上传组件、拍照组件及颜色捡拾组件。
第6章介绍布局和容器组件，包括侧边栏、列容器、选项卡、扩展器、容器、占位容器和多页面应用。
第7章介绍状态显示、流程控制和一些高级特性。
第8章介绍标准的机器学习工作流程，以及如何构建一个基于随机森林分类算法的企鹅分类Web应用。
第9章构建一个基于随机森林回归算法的医疗费用预测Web应用，为医疗保险公司的定价提供决策依据。
第10章构建一个超市集团的销售数据仪表板Web应用，为管理人员提供漂亮的动态数据分析工具。
阅读建议
本书是一本从入门到实战的书籍，适合有Python基础的读者学习，如果无编程经验，则可先学习Python基础知识。最好可以按照书中的顺序，先学习Streamlit的各种基础元素和组件用法，如文本、图表、多媒体、视频、音频等，为了让读者能够理解并使用各种元素和组件，每节内容都包含了使用说明和丰富示例，也包括代码思路和详细的操作步骤，实操性很强，可以加深对各种元素和组件的理解，逐渐掌握构建Streamlit应用页面的流程。
第1~7章属于基础篇，可以边看书边跟着示例代码和注释实践，这样可以加深印象。每学一个元素和组件都可以实现一个小的Web应用。建议读者先按照第1章内容搭建好开发环境，并成功运行Streamlit自带的演示项目，感受Streamlit的简单和强大。别全部看完再实践，应该是逐章节学习，并配合动手实践。
第8~10章属于实战篇，读者在掌握了前面的基础知识后，再通过构建3个不同任务的Web应用来全面掌握Streamlit的开发过程。这里建议读者在开发的过程中，如果遇到不熟悉的机器学习或其他方面的知识点，则可以搁置起来，先完成整个Web应用，建立信心，后续当有意愿了解其他方面的知识时可以查阅相关资料。
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致谢
感谢Streamlit及其社区的贡献者，为我们提供了这么简单、强大、美观的Python开 源库。
感谢我的奶奶、爸爸和妹妹，是你们一直以来的支持和鼓励，让我有动力和激情投入书籍创作中。
感谢我的朋友、同学和老师，是你们的陪伴、帮助和教导，让我树立了终身学习、勇攀知识高峰的信仰。
感谢我的领导和同事，是你们的包容和帮助，让我有机会接触到Python语言。
感谢寰球游泳健身俱乐部，为我编写本书提供了相对适宜的写作环境和健身环境。
感谢清华大学出版社赵佳霓编辑，在观看我的Streamlit相关视频后，主动联系我，邀请我编写本书，并在审稿过程中给予了许多宝贵意见和帮助。
感谢所有的读者，能与大家分享知识给我莫大的满足感，期待与读者有更多交流。
由于时间仓促，书中难免存在不妥之处，请读者见谅，并提宝贵意见。
王鑫
2024年2月
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