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如何使用Python構(gòu)建簡單的UI,很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個(gè)難題,下面小編將為大家詳細(xì)講解,有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下,希望你能有所收獲。
借助Streamlit框架,使用用戶界面展示Python項(xiàng)目變得前所未有的簡單,你可以僅僅使用Python代碼來構(gòu)建基于瀏覽器的UI。
本次演示將為迷宮求解器程序構(gòu)建UI。
Streamlit
Streamlit是一種Web框架,旨在供數(shù)據(jù)科學(xué)家使用Python輕松部署模型和可視化。它運(yùn)行速度既快又簡約,代碼既漂亮又對用戶友好。
它們是有用于用戶輸入的內(nèi)置小部件,例如圖像上載、滑塊、文本輸入,以及其他熟悉的HTML元素(例如復(fù)選框和單選按鈕)。每當(dāng)用戶與簡化的應(yīng)用程序進(jìn)行交互時(shí),python腳本就會從頭到尾重新運(yùn)行,這是在考慮應(yīng)用程序的不同狀態(tài)時(shí)要記住的重要概念。
使用pip安裝Streamlit:
Pip install streamlit
并在python腳本上運(yùn)行streamlit:
Streamlit run app.py
使用例子
我在上一篇文章中演示構(gòu)建了一個(gè)Python程序
(https://towardsdatascience.com/solving-mazes-with-python-f7a412f2493f),該程序?qū)⒔鉀Q給定圖像文件和起始/結(jié)束位置的迷宮。
現(xiàn)在,我希望將此程序變成一個(gè)單頁Web應(yīng)用程序,用戶可以在其中上傳迷宮圖像(或使用默認(rèn)迷宮圖像),調(diào)整迷宮的開始和結(jié)束位置,并查看最終解決的迷宮。
首先,為圖像上傳器創(chuàng)建UI,并選擇使用默認(rèn)圖像的選項(xiàng)??梢允褂胹t.write()或st.title()之類的函數(shù)添加文本輸出,使用streamlit的st.file_uploader()函數(shù)存儲動態(tài)上傳的文件。最后,st.checkbox()將根據(jù)用戶是否已選中復(fù)選框返回一個(gè)布爾值。
import streamlit as st import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import maze st.title( Maze Solver ) uploaded_file = st.file_uploader("Choose an image", ["jpg","jpeg","png"]) #image uploader st.write( Or ) use_default_image = st.checkbox( Use default maze )
結(jié)果:
然后,可以將默認(rèn)圖像或上傳的圖像讀取為可用的OpenCV圖像格式。
if use_default_image: opencv_image = cv2.imread( maze5.jpg ) elif uploaded_file isnotNone: file_bytes = np.asarray(bytearray(uploaded_file.read()), dtype=np.uint8) opencv_image = cv2.imdecode(file_bytes, 1)
上載圖像后,要顯示標(biāo)記有起點(diǎn)和終點(diǎn)的圖像。將使用滑塊允許用戶重新定位這些點(diǎn)。st.sidebar()函數(shù)在頁面上添加了一個(gè)側(cè)邊欄,st.slider()在定義的最小值和最大值內(nèi)接受數(shù)字輸入,你可以根據(jù)迷宮圖像的大小動態(tài)定義滑塊的最小值和最大值。
if opencv_image isnotNone: st.subheader( Use the sliders on the left to position the start and endpoints ) ststart_x = st.sidebar.slider("Start X", value=24if use_default_image else50, min_value=0, max_value=opencv_image.shape[1], key= sx ) ststart_y = st.sidebar.slider("Start Y", value=332if use_default_image else100, min_value=0, max_value=opencv_image.shape[0], key= sy ) finish_x = st.sidebar.slider("Finish X", value=309if use_default_image else100, min_value=0, max_value=opencv_image.shape[1], key= fx ) finish_y = st.sidebar.slider("Finish Y", value=330if use_default_image else100, min_value=0, max_value=opencv_image.shape[0], key= fy ) marked_image = opencv_image.copy() circle_thickness=(marked_image.shape[0]+marked_image.shape[0])//2//100#circle thickness based on img size cv2.circle(marked_image,(start_x, start_y), circle_thickness, (0,255,0),-1) cv2.circle(marked_image,(finish_x, finish_y), circle_thickness, (255,0,0),-1) st.image(marked_image,channels="RGB", width=800)
每當(dāng)用戶調(diào)整滑塊時(shí),圖像都會快速重新渲染,并且點(diǎn)會更改位置。
一旦用戶確定了開始位置和結(jié)束位置,就需要一個(gè)按鈕來解決迷宮并顯示解決方案。僅在其子進(jìn)程運(yùn)行時(shí)顯示st.spinner()元素,并且使用st.image()調(diào)用顯示圖像。
if marked_image isnotNone: if st.button( Solve Maze ): with st.spinner( Solving your maze ): path = maze.find_shortest_path(opencv_image,(start_x,start_y),(finish_x, finish_y)) pathed_image = opencv_image.copy() path_thickness = (pathed_image.shape[0]+pathed_image.shape[0])//200 maze.drawPath(pathed_image,path, path_thickness) st.image(pathed_image,channels="RGB", width=800)
Streamlit按鈕和微調(diào)器
顯示解決的迷宮
瞧瞧,不需要編寫任何傳統(tǒng)的前端代碼,我們用不到40行代碼為Python圖像處理應(yīng)用程序創(chuàng)建了一個(gè)簡單的UI。
事實(shí)上, Streamlit除了能夠消化簡單的Python代碼之外,無論用戶與頁面進(jìn)行交互還是更改了腳本,Streamlit都會從上至下智能地重新運(yùn)行腳本的必要部分,這樣可以實(shí)現(xiàn)直接的數(shù)據(jù)流和快速開發(fā),它讓一切變得簡單!
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