原文：
www.kdnuggets.com/2020/10/deploying-streamlit-apps-streamlit-sharing.html
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由Tyler Richards撰写，Facebook 数据科学家
图片由作者提供
在过去的几周里，我一直在尝试一个新的 Streamlit 功能，叫做 Streamlit 分享，这使得部署自定义应用变得非常简单。我将首先介绍一些背景知识，如果你想开始使用 Streamlit 分享，你可以在这里找到相关文档。
简单来说，Streamlit 是一个框架，允许你快速而自信地将 Python 脚本转换为 web 应用，对于需要快速分享模型或互动分析的团队数据科学家，或者想向世界展示个人项目的数据科学家来说，它是一个不可思议的工具。如果你想试试，可以查看这个Streamlit 入门教程！
我在过去的约 6 个月里一直在使用 Streamlit，它真的非常有用。之前，如果我知道在项目结束时需要制作一个 web 应用，我总是选择切换到 R，以便使用出色的 R shiny 框架，尽管我在 Python 编程方面比 R 要好得多。使用 Django 或 Flask 开发总是会有很多摩擦，使得个人项目很少值得这样做，而在工作中也总是花费太多时间。但在使用了 Streamlit 后，我现在不仅有了选择，而且发现自己更喜欢 Python+Streamlit 而不是 R+shiny。
这让我想起几个月前的事。我开始了一个数据科学项目，专注于使用来自Goodreads应用的数据分析阅读习惯。我决定尝试 Streamlit，它将一个多天的 Django/Flask 应用在本地运行的过程缩短到了大约半小时的本地 Streamlit 使用。它确实像将你的分析放入脚本中，并在你想在应用中放置图表、小部件或文本解释时调用 Streamlit 函数一样简单。
然而，Streamlit 上最烦人的过程是部署和管理过程。我跟随的教程很简单，而且不会花太多时间，但还是相当繁琐。它需要启动一个 ec2 实例，配置 SSH，使用 tmux，并在每次想要更改 web 应用时都回到终端。虽然可以完成，但很烦人。
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几周前，Streamlit 看到我的 Goodreads 应用，并问我是否想测试他们的 Streamlit 分享测试版，该版旨在消除上述提到的摩擦。我显然答应了。
我只需做的是：
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将我的应用推送到 Github 仓库
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添加一个列出我使用的所有 Python 库的 requirements.txt 文件
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通过仓库链接将 Streamlit 指向我的应用
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点击部署
真的如此简单就能搞定。我预留了几个小时来解决这个问题，因为我预计会出现各种错误（毕竟还在测试版！），但我只花了不到 10 分钟就使其运行起来了。
我目前有三个应用在运行，一个是测试应用，第二个是前面提到的 Goodreads 图书推荐应用，第三个是我创建的 互动分析，从构思到功能齐全并部署的网页应用大约用了一个半小时。
转向 Streamlit 分享还为我节省了每月约 $5 的 AWS 账单，我很乐意为这项功能支付这个费用，仅仅是为了节省部署时间。
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如果我想尝试一个新的应用程序，我只需点击新的应用程序按钮，将其指向我的仓库，它们会处理所有其他事情。
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如果你的 Streamlit 应用使用了其他包，请确保在你的仓库中包含一个 requirements.txt 文件——否则在部署时会立即出现错误。你可以使用类似 pip freeze 的工具来获取要求，但这会列出环境中的所有包，包括你当前项目中未使用的包。这会减慢你的应用部署速度！所以我建议使用类似 pipreqs 的工具来只保留你的应用核心要求。
pip install pipreqs
pipreqs /home/project/location如果你有 apt-get 需求，请将它们添加到 packages.txt - 中，每行一个包。
总结一下，Streamlit 分享为我节省了开发时间和托管费用（感谢让这一切成为可能的风险投资基金），使我的个人项目更加互动和美观，并消除了快速部署模型或分析的头痛问题。难怪我成为了 Streamlit 的粉丝。
想查看更多内容吗？你可以在 Twitter、Substack 或 我的作品集网站 找到我。
快乐的 Streamlit!
简历：Tyler Richards 是 Facebook 的数据科学家。
原文。转载时已获许可。
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