St. Cache_data st.cache_data是 Streamlit 提供的一个装饰器,用于缓存函数的输出结果。它可以帮助减少数据加载或计算的时间,提高应用的响应速度。当一个带有@st.cache_data装饰器的函数被调用时,Streamlit 会检查函数的输入参数是否已经存在于缓存中。如果存在,则直接从缓存中读取结果;如果不存在,则执行函数并将其...
要在Streamlit 中缓存函数,您需要使用两个装饰器之一( st.cache_data和st.cache_resource ): @st.cache_data def long_running_function(param1, param2): return … 在此示例中,装饰long_running_function with @st.cache_data告诉 Streamlit,无论何时调用该函数,它都会检查两件事: 输入参数的值(在本例中为...
cache_data实现公共st.cache_data API:Cache_data装饰器 experimental_memo实现公共st.cache_data API:Cache_data装饰器 experimental_singleton实现公共st.cache_resource API:cache_resource装饰 cache_resource实现公共st.cache_resource API:cache_resource装饰 form创建一个表单,通过“提交”按钮将元素批处理在一起。
解决Streamlit App的数据和状态无法保存的问题,就要用到缓存(cache)和状态(session)两个重要的功能。 首先,用缓存来改进上一节中的数据加载问题。 ## 数据加载@st.cache_datadefload_data():#... 省略 ... 修改方法非常简单,只要在原来代码中的load_data函数上面加一个装饰器@st.cache_data就足够了。 改进之...
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...
使用方法也简单,在需要缓存的函数加上 @st.cache 装饰器即可。 DATE_COLUMN ='date/time' DATA_URL = ('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/' 'streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz') @st.cache defload_data(nrows): data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows) ...
使用方法也简单,在需要缓存的函数加上 @st.cache 装饰器即可。 DATE_COLUMN= 'date/time'DATA_URL= ('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/' 'streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz')@st.cachedefload_data(nrows):data= pd.read_csv(DATA_URL,nrows=nrows)lowercase = lambda x: str(...
下次直接使用@st.cache_datadef load_data():data = pd.read_excel('Phone.xlsx')#缺失值处理data['年'] = data['订单日期'].dt.yeardata['月'] = data['订单日期'].dt.month#数据分箱:data['年龄段'] = pd.cut(data['年龄'],bins=[16,30,40,50],labels=['16-30','30-40','40-50'...
@st.cache def load_data(nrows): data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows) lowercase = lambda x: str(x).lower() data.rename(lowercase, axis='columns', inplace=True) data[DATE_COLUMN] = pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN]) return data ...
importpandasaspdimportstreamlitasst# 使用缓存加载数据框,这样只会加载一次@st.cache_datadefload_data():returnpd.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="use_container_width")df=...