timmy / 多國語系簡單計算器

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Последняя активность 9 months ago
這是一個使用 Streamlit 實現的簡單計算器,支援中英文語系,提供加法和減法運算功能,適合快速數學計算。
1 import streamlit as st
2
3 # 多國語系字典
4 LANGUAGES = {
5 "zh": {
6 "title": "簡單計算器",
7 "instruction": "請輸入兩個數字,選擇運算方式:",
8 "num1": "數字 1",
9 "num2": "數字 2",
10 "operation": "選擇運算方式",

timmy / 使用 Streamlit st.session_state 管理可編輯 DataFrame

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Последняя активность 9 months ago
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 / Streamlit 整合 Lit Web Component

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Последняя активность 10 months ago
此範例展示如何在 Streamlit 應用中嵌入 Lit Web Component,而不依賴 CDN。使用 Web Components 技術,可封裝自訂 UI 元件,並透過 JavaScript 互動,適用於建立模組化的前端元件,提升 Web 應用的可維護性與重用性。
1 import streamlit as st
2 import streamlit.components.v1 as components
3
4 st.title("使用 Lit Web Component (無 CDN)")
5
6 lit_component = """
7 <script type="module">
8 class MyLitComponent extends HTMLElement {
9 constructor() {
10 super();

timmy / Streamlit 聊天應用示範

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Последняя активность 10 months ago
此範例展示如何使用 Streamlit 建立簡單的聊天應用,模擬 AI 助手回應使用者輸入。利用 st.chat_message 來顯示對話歷史,並透過 st.chat_input 來獲取使用者輸入,使應用具備互動性,適合用於 AI 對話介面開發。
1 import streamlit as st
2 import random
3 import time
4
5 st.write("Streamlit loves LLMs! 🤖 [Build your own chat app](https://docs.streamlit.io/develop/tutorials/llms/build-conversational-apps) in minutes, then make it powerful by adding images, dataframes, or even input widgets to the chat.")
6
7 st.caption("Note that this demo app isn't actually connected to any LLMs. Those are expensive ;)")
8
9 # Initialize chat history
10 if "messages" not in st.session_state:

timmy / Streamlit 大規模資料表格與互動編輯

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Последняя активность 10 months ago
此範例展示如何使用 Streamlit 處理大量資料,並提供可視化表格 (dataframe) 和可編輯表格 (data_editor) 來動態調整資料。支援圖片預覽、進度條顯示及類別選擇,適用於資料分析與管理應用。
1 import streamlit as st
2 import pandas as pd
3 import numpy as np
4
5 st.write("Got lots of data? Great! Streamlit can show [dataframes](https://docs.streamlit.io/develop/api-reference/data) with hundred thousands of rows, images, sparklines – and even supports editing! ✍️")
6
7 num_rows = st.slider("Number of rows", 1, 10000, 500)
8 np.random.seed(42)
9 data = []
10 for i in range(num_rows):

timmy / Streamlit 顯示自訂物件的 HTML 表示

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Последняя активность 10 months ago
此範例展示如何在 Streamlit 應用中,透過 st.write 和 unsafe_allow_html=True 來顯示自訂物件的 HTML 格式輸出,使物件能夠以自訂的 HTML 樣式呈現。
1 import streamlit as st
2
3 class MyObject:
4 def _repr_html_(self):
5 return "<h1 style='color:blue;'>這是一個自訂物件的 HTML 表示</h1>"
6
7 obj = MyObject()
8 st.write(obj._repr_html_(), unsafe_allow_html=True)

timmy / Streamlit 超連結

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Последняя активность 10 months ago
此範例展示如何在 Streamlit 應用中使用 st.markdown 搭配 unsafe_allow_html=True 來插入 HTML 連結,使使用者能夠點擊超連結並在新視窗開啟指定網站。
1 import streamlit as st
2
3 st.markdown(
4 '<a href="https://www.example.com" target="_blank">點擊這裡瀏覽範例網站</a>',
5 unsafe_allow_html=True
6 )
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