痛點
從我開始折騰數據分析工具的那壹天，就沒有想明白壹件事兒 —— 我打算把數據分析的成果做成壹個 Web 應用，為什麽這麽難？
我需要的核心功能，無非是在網頁上接收用戶輸入，然後做分析處理，把分析結果反饋給用戶，完事兒。
可是這談何容易？
很多人都會微笑著告訴妳，想做 Web 應用？這得學前端編程， HTML + Javascript 了解壹下吧！
什麽？妳還需要在後臺做數據分析？那妳就得學 Web 框架了。
妳說喜歡 Python ？那就學個 Django 或者 Flask 好了。
我也不是沒有看過 Django 和 Flask 的教程，還曾經付費學習過。光是 Django 配置環境，就夠寫壹章出來。
作為學習的中間成果，我還寫了這篇《如何用 Python 做 Web 開發？——Django 環境配置》分享給妳。
真正讓我痛苦的，不是 Web 框架的操作有多麽瑣碎，而是教程裏的案例，為什麽都那麽奇怪？
幾乎所有的教程，都指向壹個目標：
來，我教妳做壹個 blog 出來！
我用妳教？！
我要是想用 blog ，可以直接註冊壹個免費的啊！為什麽我要自己開發個 blog 出來？
為什麽妳就不能告訴我，該怎麽把我目前的數據分析結果，迅速挪到 Web 頁面上，跟用戶實時交互？
雖然二者的結果，都是做壹個 Web 應用出來。但是，它們關註的焦點，需要的功能，能壹樣嗎？
但是人家寫書和做教程的人，就是不疾不徐，堅持壹定要教會妳，如何做壹個 blog 出來……
妳不學，又能怎麽辦呢？妳難道想只憑 Python 腳本，就做壹個 Web 應用出來？
還真別說，最近，這個事兒從幻想，變成了現實。
樣例
這不，我就用純 Python 腳本寫了個 Web 應用。
我編寫的代碼裏，沒有壹絲半毫的 Web 框架，Javascript，甚至是 HTML 。
這玩意兒能用嗎？
妳自己來試試看。
請妳打開瀏覽器，輸入以下鏈接：/
妳會看到下面的初始化界面。
初始化完畢之後，頁面會分成左右兩欄。左面是兩個下拉候選框，分別讓妳指定需要分析的數據範圍。
上面壹個，是事件類型；
下面壹個，是事件發生歸屬地。
如果妳看過我的文章《如何用 Python 和循環神經網絡預測嚴重交通擁堵？》，應該對這個數據集很熟悉。
只不過，當時我們更註重的，是用循環神經網絡搭建了壹個嚴重擁堵事件預測模型。
而今天，我們是要進行探索性數據分析，也就是根據我們感興趣的目標，對數據進行整理操作，然後可視化顯示。
選定之後，妳會看到右側提示兩個信息：
妳篩選之後，數據框包含行數
在層疊地圖上的可視化結果。
怎麽樣？
麻雀雖小，五臟俱全。
雖然咱們這個 Web 應用很簡單，不過交互分析該有的功能和流程，基本上都涵蓋了。
妳可能會問：
王老師，編這麽壹個應用出來，不簡單吧？
讓我帶妳到幕後，看看是不是很復雜。
幕後
我把這個應用的全部源代碼，都為妳存儲到了 Github 上。請妳訪問這個網址獲取：/wshuyi/demo-helloworld-streamlit
可以看到，壹***包含了 4 個文件。
有意思的是，其中 3 個，包括：
Procfile
setup.sh
requirements.txt
都只是部署到遠程服務器時，需要用到的配置文件而已。
也就是說，只有最後壹個?helloworld.py?是主角，它包含了實現咱們全部交互式數據分析功能的 Python 腳本文件。
這代碼，少說也得有幾百行吧？
別擔心，打開來看看：
上面這張截圖，就已經包含了實現交互數據分析功能的全部代碼。
神奇吧？
解讀
這麽短的代碼，為什麽能有如此強大的功能？
這是因為它背後使用的壹個軟件包，叫做?streamlit?。
它是幹什麽用的？
壹言以蔽之，給妳賦能，讓妳能夠不去操心什麽前端後端。只寫 Python ，只關註功能，妳就能寫出壹個交互式 Web 應用出來。
當然，既然最後是 Web 應用，那麽實際上前後端的功能都是齊備的。
只不過，這些交由 Streamlit 來幫妳費心操辦。妳根本不用管。
爆發
為什麽會有人做了這麽壹款神器出來？
原因很簡單，咱們前面提到的痛點，是大夥兒都有的。
咱們這些麻瓜（Muggle），遇到痛點只能忍著。
但是真正的魔法師（優秀程序員），是忍不了的。
在這段來自 PyData LA 2019 的視頻裏，Streamlit 的 CEO Adrien Treuille 談及了他在數據智能企業中，長期遭遇的痛點。
最大的痛點，就是數據科學家訓練好機器學習模型後，需要驗證效果，和用戶反饋溝通。
但是，做機器學習的工程師本身，並不掌握這壹整套的工具棧。
所以，就得在把全部的數據分析和模型訓練工作完成後，把這東西移交給壹個工具制作團隊。
人家做完以後，就告訴數據科學團隊說，做好了。但是註意，現在處於需求凍結階段。這個應用妳們可以隨便用，只是別亂改。改壞了我們管不了。因為最近兩個月，我們還得給其他若幹數據分析團隊做 app 。大概幾個月以後，我們又能回來幫助妳們了……
Adrien Treuille 很敏銳地捕捉到了這個長期痛點，於是在 2018 年， 創立了 streamlit 。
目標很簡單，給數據科學團隊提供簡單的工具，讓他們使用已經掌握的 Python 編程技能，就能直接做 Web 應用。
什麽 “等上兩三個月不許改”？！妳們自己慢慢兒玩兒去吧，我們想怎麽改，就怎麽改！
至於做出來的東西嘛，可以是這樣的：
資源
看到這裏，是不是心動了？也打算學習壹下 Streamlit ？
沒問題，我前面給妳提供的樣例，就在 github 上，妳可以直接查看源碼。
如果妳希望重現這個小應用，並且壹步步學習掌握 Streamlit 的基礎知識和技能，我也已經為妳寫好了壹份手把手的教程。地址在這裏/post/58474。
它不僅教妳如何設置環境，安裝工具，寫作代碼，甚至連如何免費部署到 heroku 平臺，讓用戶使用，都毫無保留地教給了妳。
那篇文章，我用於參加少數派年度征文活動，所以就不能全文展示在這裏了。
讀完以後，如果妳覺得有收獲，歡迎在少數派平臺上幫我點個贊。謝謝支持！
思考
嘗試過之後，妳應該不難發現，Streamlit 給妳帶來了什麽。
如果妳學過 Javascript 和 Flask, Django 等 Web 應用開發技術，Streamlit 可以加快妳的 Web 應用開發與測試進程。
如果妳還沒有學過上述技術， Streamlit 可以給妳賦能，讓妳壹下子有了把數據分析結果變成產品的能力。
給妳講點兒更激進的。
有人已經希望能用它替代掉 Flask 用於產品發布了。
還有人說，將來寫技術文檔，也應該充分使用 Streamlit 。
甚至，還把它比作了數據科學界的 iPhone 。
這裏，它是借喻 iPhone 開啟智能手機時代，說明 Streamlit 的劃時代性。
我不希望妳也變得如此激進。
因為這裏提到的每壹種功用，現在還都有非常專業的工具做的更好，而且新的工具也在不斷湧現。
例如說，我們在多個教程中壹直使用 Jupyter Notebook 。
現在憑借 Voila 擴展的加持，妳也可以很輕松地把 Jupyter Notebook 變成 Web app ，而且可以免費運行在 mybinder 上面。
但是，妳可以看到，壹個新的工具，以壹種簡單，而不是更繁復的辦法，解決壹個功能痛點，是壹件多麽令人欣喜的事兒。
看了這篇文章，可能會給妳壹種誤解，似乎 JavaScript 為代表的前端編程技術，再也不需要學了。
其實不是這樣的。
可以想象，開發門檻降低以後，將來會有更多的人使用 Python 來做 Web 應用。
用 Streamlit 這樣的方法，他們只是開發出了壹個原型。
要是想打造精品，就必須精細調控很多細節。
這時候， 如果妳精通 Javascript ，那妳潛在的合作對象壹下子就多了起來，妳掌握的這門技術，也就有了更大的價值。
還記得嗎？我不止壹次給妳強調過，比起壹個工具自身的能力來，協作網絡更重要。忘了的話，記得復習《學 Python ，能提升妳的競爭力嗎？》。
這就好像印刷術的發明，不是讓會寫字這件事兒變得失去價值，而是全社會都增大了對好作品的渴求。深刻的思考，加上有效的文字表達，會讓妳生存得更好。
當然，如果妳不希望精通寫作技藝，只是想做壹個抄書匠糊口。那麽印刷術就可能會替代妳的工作，結果就不那麽美妙了。
小結
這篇文章，我為妳介紹了 Streamlit 這款有趣的工具。希望妳讀過之後，掌握了以下知識點：
借助 Streamlit ，妳可以用純 Python 編制 Web 應用；
學 Web 設計依然很有前途，因為妳的潛在合作群體正在迅速擴大；
不要惹魔法師（優秀程序員）。他們的痛點需求會轉化成無盡的戰鬥力，興許會直接替掉妳的日常工作。
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