Déployer une application Web créée avec Streamlit sur Heroku

Puisque j'ai pu créer une page Web qui traite facilement les images en utilisant Streamlit et Heroku, je vais laisser l'introduction.

Application faite

Opération de démonstration

output.gif

Page de démonstration

Page source (Github)

Journal de travail: Créez une application de traitement d'image avec streamlit. :: Le blog technique de tomowarkar - 3 pas en avant et 2 pas en bas

Exécutez localement

pip install streamlit
streamlit run https://github.com/tomowarkar/stapp/blob/master/app.py

Qu'est-ce que Streamlit

Streamlit — The fastest way to build custom ML tools

Le framework d'applications open source de Streamlit est le moyen le plus simple pour les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique de créer de belles applications hautes performances en quelques heures. Tout en pur Python. Tout est gratuit. Streamlit - Le moyen le plus rapide de créer des outils de ML personnalisés (traduction en japonais de Google)

Le but de cet article

--Déployez une application Web créée avec Streamlit sur Heroku.

image.png

supposition

Créer un espace de travail, installer streamlit

$ mkdir stapp
$ cd stapp
$ pipenv install --python 3
$ pipenv install streamlit

Lors de l'utilisation de requirements.txt

$ mkdir stapp
$ cd stapp
$ pip insatll streamlit
$ echo streamlit==0.60.0 >requirements.txt

Création d'applications

$ touch app.py

app.py


import streamlit as st

st.title("Hello Streamlit!!")

st.subheader("This is calculator.")

a = st.slider("a: ", 0, 10, 5, 1)
b = st.slider("b: ", 0, 10, 5, 1)

st.write(f"{a} x {b} = {a*b}")

C'est tout

Paramètres de Heroku [^ 1]

$ echo "web: streamlit run --server.enableCORS false --server.port \$PORT app.py" >Procfile

Initialisation du référentiel Git

$ git init
$ git add .
$ git commit -m "first commit"

Créer une application Heroku

$ heroku create
$ git push heroku master
$ heroku open

Le site Web a-t-il été affiché en toute sécurité?

Next step

Tutorial: Create a data explorer app — Streamlit 0.61.0 documentation

Le tutoriel officiel de Streamlit est juste et intéressant!

en conclusion

Qu'as-tu pensé. Vous pouvez publier votre application Web en moins de 10 minutes au plus tôt.

Streamlit n'est pas très personnalisable, mais vous pouvez facilement créer une table créée avec DataFrame de pandas, un graphique tracé avec matplotlib, le résultat du traitement d'image avec ʻOpenCV`, etc. dans une application Web en quelques lignes. Vous pouvez le laisser tomber.

C'est très bien qu'il puisse être complété avec juste python et que vous puissiez facilement sortir les livrables.

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