Streamlit
是一个开放的资源框架，用于将数据脚本转换为可共享的 Web 应用程序。它允许数据科学家和机器学习工程师构建直观的界面，而无需了解 Web 开发。在本教程中，我们将学习一些将 Streamlit 应用程序转换为双击可执行文件的方法，适用于 Windows / Linux / Mac 平台。
这背后的主要动机是用户应该能够将 Streamlit 应用程序及其所有依赖项捆绑到一个包中。这个捆绑包可以很容易地与其他没有在他们的机器中安装Streamlit甚至Python的用户共享。
让我们创建一个简单的流光应用程序。使用以下代码创建一个文件：
streamlit_app.py
import streamlit as st
x = st.slider("Select a value")
st.write(x, "squared is", x * x)
可以使用以下命令从终端运行此应用程序：
streamlit run streamlit_app.py
让我们看两个用于将应用程序转换为桌面应用程序的框架：和 。这两个软件包都基于Electron。Electron是一个平台，可以轻松地使用JavaScript，HTML和CSS编写跨平台桌面应用程序。今天，一些最流行的桌面应用程序完全是用Electron编写的，如Atom，Visual Studio Code，Slack等。NativefierStlite
Nativefier 是一个命令行工具，只需最少的配置即可轻松为任何网站创建桌面应用程序。应用程序由Electron包装在操作系统可执行文件（.app，.exe等）中，以便在Windows，OSX和Linux上使用。请注意，使用 Nativefier 转换 Streamlit 应用程序需要用户将应用程序部署到 Streamlit Share。
在 Streamlit Share 中部署应用程序，并复制已部署应用的 URL，如下所示：
通过运行以下命令进行安装：nativefier
npm install -g nativefier
现在像这样转换您的 Streamlit 应用程序：
nativefier --name '<app.exe name>' '<streamlit sharing website url>' --platform <'windows' or 'mac' or 'linux'>
这将在当前目录中创建 exe 文件。
软件包版本
Streamlit1.19.0
Nativefier50.0.1
斯特莱特方法
Stlite是Streamlit的WebAssembly端口，运行在Pyodide运行时。Pyodide是Mozilla的一个实验项目，旨在创建一个完全在浏览器中运行的完整Python数据科学堆栈。 Streamlit应用程序可以使用Stlite桌面转换为exe。此方法不需要将 Streamlit 应用程序部署到 Streamlit 共享。
首先创建一个文件以启动新的 NPM 项目。您可以编辑该字段。package.jsonname
"name": "streamlit_app_exe",
"version": "0.1.0",
"main": "./build/electron/main.js",
"scripts": {
"dump": "dump-stlite-desktop-artifacts",
"serve": 'NODE_ENV="production" electron .',
"pack": "electron-builder --dir",
"dist": "electron-builder",
"postinstall": "electron-builder install-app-deps",
"build": {"files": ["build/**/*"], "directories": {"buildResources": "assets"}},
"devDependencies": {
"@stlite/desktop": "^0.25.0",
"electron": "23.1.1",
"electron-builder": "^23.6.0",
按如下方式安装 Npm：
npm install
然后创建一个目录来包含应用程序文件，例如 .所以主应用程序文件的路径看起来像streamlit_appstreamlit_app/streamlit_app.py
运行命令以创建文件夹。dump./build
npm run dump streamlit_app
该命令将上述步骤中创建的目录捆绑到 ./dist 目录中的应用程序文件（.app、.exe、.dmg 等）。dist./build
npm run dist
软件包版本
Streamlit1.19.0
Stlite desktop0.25.0
PyInstaller 方法
PyInstaller将Python应用程序及其所有依赖项捆绑到一个包中。用户可以运行打包的应用程序，而无需安装 Python 解释器或任何模块。
让我们看看如何使用 PyInstaller 捆绑 Streamlit 应用程序。
创建包装器代码以运行主应用程序。run.py
import streamlit
import streamlit.web.cli as stcli
import os, sys
def resolve_path(path):
resolved_path = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), path))
return resolved_path
if __name__ == "__main__":
sys.argv = [
"streamlit",
"run",
resolve_path("streamlit_app.py"),
"--global.developmentMode=false",
sys.exit(stcli.main())
创建一个钩子文件：./hooks/hook-streamlit.py
from PyInstaller.utils.hooks import copy_metadata
datas = copy_metadata("streamlit")
现在调用 PyInstaller，如下所示：
pyinstaller --onefile --additional-hooks-dir=./hooks run.py --clean
这将生成 和文件夹和一个文件。编辑文件以确保正确设置路径，如下所示：builddistrun.specrun.spec
from PyInstaller.utils.hooks import collect_data_files
from PyInstaller.utils.hooks import copy_metadata
datas = [("{$YOURPYTHONENV}/site-packages/streamlit/runtime", "./streamlit/runtime")]
datas += collect_data_files("streamlit")
datas += copy_metadata("streamlit")
block_cipher = None
a = Analysis(
["run.py"],
pathex=["."],
binaries=[],
datas=datas,
hiddenimports=[],
hookspath=[],
hooksconfig={},
runtime_hooks=[],
excludes=[],
win_no_prefer_redirects=False,
win_private_assemblies=False,
cipher=block_cipher,
noarchive=False,
pyz = PYZ(...)
exe = EXE(...)
coll = COLLECT(...)
运行此命令后，可以在路径中找到 exe。dist/run.exe
再次执行 PyInstaller 命令以合并上述更改：
pyinstaller run.spec --clean
确保将 复制到应用程序路径并再次运行。streamlit_app.pyrun.exe
软件包版本
Streamlit1.19.0
PyInstaller5.8.0
应用程序由Electron包装在操作系统可执行文件（.app，.exe等）中，以便在Windows，OSX和Linux上使用。是一个开放的资源框架，用于将数据脚本转换为可共享的 Web 应用程序。今天，一些最流行的桌面应用程序完全是用Electron编写的，如Atom，Visual Studio Code，Slack等。该命令将上述步骤中创建的目录捆绑到 ./dist 目录中的应用程序文件（.app、.exe、.dmg 等）。然后创建一个目录来包含应用程序文件，例如 .所以主应用程序文件的路径看起来像。
参考文献：Deploying a Simple Streamlit app using Docker | Engineering Education (EngEd) Program | Section
Docker 是一个虚拟化平台，旨在通过使用容器来创建、运行和部署应用程序。我们将使用 Docker 部署一个使用 Streamlit 构建的简单机器学习应用程序。
在本教程中，我们将首先创建一个简单的机器学习模型，将其保存到 pickle 文件中以加载到我们的平台中，然后...
使用Pyinstaller将Python脚本或者项目打包，生成可执行的.exe文件。
Pyinstaller是一个很不错的免费打包工具，支持Windows，Linux和MacOS，完美支持32位和64位系统。
pyinstaller安装
pip install pyinstaller
打包参数
# 常用打包参数
# -F .
文章目录前言一、安装streamlit二、使用streamlit实现前端1.引入库总结写在最后一、python安装包写入requirements.txt二、利用requirements.txt安装结束语
摸鱼时刻，前段时间项目要求做一个图像检索接口，如期做完后，开始摸鱼
在摸鱼的过程想着一个问题，就是我能不能把自己做的接口直接展示在页面上，等着前端排期太慢了- -
别说，还真有特别简单的方法，可以通过streamlit这个框架（我理解为框架类似于Flask、Django等）
一、安装stream.
英文搜索：package publish python project(打包发布python项目)。搜索过程中发现官方名称是：Packaging and distributing projects
How to Publish an Open-Source Python Package to PyPI
如何打包发布Python项目，让全世界的人都能用
打包Python项目并发布到PyPI
官方文档：Packaging and distributing projects
官方文档：Packaging
Streamlit是一个开源的Python库，利用Streamlit可以快速构建机器学习
应用的用户界面。Streamlit API中文开发文档由汇智网翻译整理，访问
地址：http://cw.hubwiz.com/card/c/streamlit-manual/。
安装Streamlit
Steamlit需要Python 2.7.0 / Python 3.6.x或更高版本。
使用PIP安装St...
你可以使用 PyInstaller 来将 Streamlit 应用程序打包为可执行文件（exe）。以下是一些简单的步骤：
1. 确你已经安装了 PyInstaller，如果没有请使用以下命令安装：
pip install pyinstaller
2. 进入你的 Streamlit 应用程序所在的目录。
3. 使用以下命令将 Streamlit 应用程序打包为可执行文件：
pyinstaller --onefile your_app_name.py
其中 `your_app_name.py` 是你的 Streamlit 应用程序的文件名。
4. 等待打包过程完成，一旦完成，你将在同一目录下找到生成的可执行文件。
请注意，打包过程可能会因为依赖项的复杂性而变得复杂。你可能需要手动添加额外的参数来处理依赖项。在某些情况下，你可能需要创建一个 spec 文件来配置打包过程。你可以参考 PyInstaller 的文档以获取更多详细信息。
希望这能帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。
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