使用 FastAPI 和 Streamlit 构建交互式网页
为数据科学应用程序构建动态网页需要结合强大的工具和技术来处理数据、可视化和用户交互。FastAPI 和 Streamlit 是两个流行的 Python 库，可以一起使用它们来创建此类 Web 应用程序。
在这篇文章中，我们将探讨如何将 FastAPI 和 Streamlit 集成起来，创建一个可以嵌入到现有网站中的动态网页。我们将逐步完成该过程，并解释每个关键组件。
创建 FastAPI 后端
*先，我们将使用 FastAPI 创建一个后端服务器。该服务器将处理来自前端的传入请求并执行任何必要的数据处理。
*先，我们需要安装 FastAPI 和必要的依赖项：
pip install fastapi uvicorn接下来，我们可以创建一个新的 Python 文件并导入 FastAPI：
from fastapi import FastAPI然后我们可以创建 FastAPI 类的新实例：
app = FastAPI()现在，我们可以定义我们的端点。端点是客户端将用于与我们的服务器交互的 URL。例如，如果我们想创建一个返回数据列表的端点，我们可以这样定义它：
@app.get("/data") async def get_data(): # 检索和处理数据的代码放在这里 return {"data": processed_data}我们可以根据需要定义任意数量的端点来处理 Web 应用程序的所需功能。
创建 Streamlit 前端
随着我们的后端服务器启动并运行，我们现在可以使用 Streamlit 创建一个前端。Streamlit 是一个 Python 库，可以用最少的代码轻松创建交互式 Web 应用程序。
*先，我们需要安装 Streamlit：
pip install streamlit接下来，我们可以创建一个新的 Python 文件并导入 Streamlit：
import streamlit as st然后我们可以定义网页的布局和功能。例如，我们可以创建一个按钮，向我们的 FastAPI 后端发送请求并显示响应：
if st.button("Get Data"): response = requests.get("http://localhost:8000/data") data = response.json()["data"] st.write(data)此代码创建一个带有标签“Get Data”的按钮。单击按钮时，它会向我们的后端服务器发送一个 GET 请求，地址为“
http://localhost:8000/data ”。服务器处理请求并返回包含处理后数据的响应。最后，显示数据在网页上使用 Streamlit “write”功能。将动态网页嵌入现有网站
现在我们有了一个正常运行的动态网页，我们可以将它嵌入到现有网站中。有几种不同的方法可以做到这一点，但一种常见的方法是使用 iframe。
iframe 是一个 HTML 元素，它允许我们将另一个网页嵌入到我们现有的网页中。要使用 iframe，我们需要创建一个新的 HTML 文件，其中包含 iframe 元素和动态网页的 URL：
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>My Website</title> </head> <body> <iframe src="http://localhost:8501"></iframe> </body> </html>在此示例中，我们创建了一个名为“My Website”的新 HTML 文件。文件的主体包含一个带有 URL“ http://localhost:8501 ”的 iframe 元素，这是我们的 Streamlit 网页的 URL。
然后，我们可以将此 HTML 文件托管在 Web 服务器上，并使用 Web 浏览器访问它。加载网页时，它将在 iframe 元素内显示我们的动态网页。
结论
集成 FastAPI 和 Streamlit 可以为数据科学应用程序构建动态网页提供一个强大而灵活的平台。通过利用每个库的优势，我们可以创建可以处理数据、可视化和用户交互的 Web 应用程序。
在本文中，我们介绍了创建 FastAPI 后端和 Streamlit 前端的过程，并解释了如何使用 iframe 将动态网页嵌入到现有网站中。我们希望本指南有助于您开始为自己的 Web 开发项目集成 FastAPI 和 Streamlit。
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