Streamlit-Bokeh-Events 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

streamlit-bokeh-events/
├── app.py                # Streamlit 应用的主文件
├── config.py             # 配置文件
├── data/                 # 存储数据文件
│   ├── example_data.csv  # 示例数据文件
│   └── ...
├── static/               # 静态文件目录，如图片、样式表等
│   └── ...
├── templates/            # HTML 模板文件目录
│   └── ...
├── tools/                # 工具模块目录
│   └── ...
└── requirements.txt      # 项目依赖文件

项目目录结构清晰地划分了不同的功能模块，使得项目易于管理和维护。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 app.py，这是 Streamlit 应用的入口点。以下是 app.py 的基本内容：

import streamlit as st
from bokeh.plotting import figure
import pandas as pd

# 加载数据
@st.cache
def load_data():
    data = pd.read_csv('data/example_data.csv')
    return data

# 创建 Streamlit 应用界面
def main():
    st.title('Streamlit-Bokeh-Events 示例应用')

    # 加载数据
    data = load_data()

    # 创建 Bokeh 图表
    p = figure(title="示例图表", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')
    p.line(data['x'], data['y'], legend_label="示例线", line_width=2)

    # 将 Bokeh 图表添加到 Streamlit 页面
    st.bokeh.plot(p)

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个文件中，我们首先导入了必要的模块，然后定义了一个加载数据的函数 load_data，接着定义了主函数 main，在其中我们使用 Streamlit 创建了一个应用界面，加载了数据，并创建了一个 Bokeh 图表。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py，用于存储项目中可能需要修改的配置信息。以下是 config.py 的基本内容：

# 数据文件路径
DATA_FILE_PATH = 'data/example_data.csv'

# 图表配置
BOKEH_PLOT_CONFIG = {
    'title': "示例图表",
    'x_axis_label': 'X轴',
    'y_axis_label': 'Y轴'
}

在这个配置文件中，我们定义了数据文件的路径和 Bokeh 图表的配置信息。通过将配置信息分离到独立的文件中，可以在不修改代码的情况下调整项目配置，提高了项目的灵活性。