timmy / 使用 Streamlit st.session_state 管理可編輯 DataFrame
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透過 st.session_state 讓 Streamlit 應用能夠保存並管理可編輯的 DataFrame，避免頁面重整導致資料丟失，適用於數據管理與即時編輯應用。
| 1 | import streamlit as st |
| 2 | import pandas as pd |
| 3 | |
| 4 | def main(): |
| 5 | # 初始化 session_state |
| 6 | if "data" not in st.session_state: |
| 7 | st.session_state.data = pd.DataFrame({ |
| 8 | "ID": [1, 2, 3], |
| 9 | "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], |
| 10 | "Age": [25, 30, 35], |
timmy / 使用 SQLite 儲存與管理 RSS 資料
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這段程式碼使用 SQLite 初始化資料庫與表格，並提供函數將條目插入表格，同時處理重複條目的情況。測試範例展示如何插入一筆包含標題、連結、發布日期及描述的資料。
| 1 | import sqlite3 |
| 2 | |
| 3 | |
| 4 | # 初始化資料庫及表格 |
| 5 | def initialize_db(db_name="database.db", table_name="entries"): |
| 6 | conn = sqlite3.connect(db_name) |
| 7 | cursor = conn.cursor() |
| 8 | cursor.execute( |
| 9 | f""" |
| 10 | CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} ( |
timmy / 策略模式在資料管理中的應用
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此範例展示策略模式在 YAML 和 JSON 資料處理中的應用，DataHandlerStrategy 定義通用的讀寫介面，並透過 YamlHandler 和 JsonHandler 來處理不同格式的資料。DataManager 負責管理資料存取，並可動態切換處理策略，提高靈活性與可維護性。
| 1 | import time |
| 2 | import yaml |
| 3 | import json |
| 4 | from abc import ABC, abstractmethod |
| 5 | import streamlit as st |
| 6 | |
| 7 | # 策略介面 |
| 8 | class DataHandlerStrategy(ABC): |
| 9 | @abstractmethod |
| 10 | def read_data(self, path): |
timmy / 使用 Streamlit 建立 YAML 員工資料管理系統
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此程式使用 Streamlit 讀取、編輯並儲存員工資料至 YAML 檔案，提供直覺化 UI 介面，並支援欄位過濾與年齡篩選，適用於企業資料管理。
| 1 | employees: |
| 2 | - Age: 34 |
| 3 | City: New York |
| 4 | Name: Alice |
| 5 | Occupation: Engineer |
| 6 | Salary: 70000 |
| 7 | - Age: 27 |
| 8 | City: Los Angeles |
| 9 | Name: Bob |
| 10 | Occupation: Doctor |
timmy / 使用 Streamlit 建立 YAML 設定檔編輯器
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此程式使用 Streamlit 讀取、編輯並存儲 YAML 設定檔，透過 pandas 轉換為表格格式，提供直覺化 UI 介面，適用於設定管理與資料修改。
| 1 | age: 30 |
| 2 | is_active: true |
| 3 | name: John Doe |
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