import pandas as pdimport streamlit as st# 使用缓存加载数据框,这样只会加载一次@st.cache_datadef load_data():return pd.DataFrame({"第一列": [1, 2, 3, 4],"第二列": [10, 20, 30, 40],})# 使用会话状态变量存储用于调整数据框尺寸的布尔值st.checkbox("使用容器宽度", value=False, key...
streamlit的cache装饰器用于记忆函数的历史执行。方法原型streamlit.cache(func=None, persist=False, allow_output_mutation=False, show_spinner=True, suppress_st_warning=False, **kwargs) 参数:func:要缓存的函数 persist :是否缓存到磁盘,布尔值 allow_output_mutation:是否允许修改输出,布尔值 show_spinner:...
在开发的过程中,cache会随着函数代码的改变自动更新。保证最新的变化被体现在缓存中。 如上所述,有两种缓存的装饰器: st.cache_data:推荐用来缓存返回数据的运算:比如从CSV加载DataFrame, 对Numpy array的操作,对API的调用,或者其他任何返回序列化数据对象(str, int, float, DataFrame, array, list,...)的函数....
5.1 缓存机制 缓存机制是streamlit的一大重要功能,缓存功能使得用户在加载或处理大型数据时可以直接读取缓存,避免昂贵的计算过程。 streamlit的缓存机制是通过@st.cache的装饰器实现的。 @st.cachedef expensive_computation(a, b):time.sleep(10)return a * b a = 2b = 21res = expensive_computation(a, b) ...
装饰器处理 2.个人程序 #对已有的函数添加额外的功能 #比如为整个程序添加个计时功能 import random import time #从1-10**8中随机挑选n个数,并从小到大排序 def getList 结束后计时 end_time=time.time() print("Time userd:%s"%(end_time-start_time)) return y result=getList 3.函数封装 import rand...