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在现代 web 开发中,快速构建交互式应用是一项重要的技能。Streamlit 是一个强大的 Python 库,允许开发者以最小的代码量创建美观且功能丰富的 web 应用。今天,我们将通过分析一段简单的 Streamlit 代码,展示如何构建一个照片墙应用,让用户可以上传图片并以网格形式展示。

C:\pythoncode\new\output\Photo_Wall.py

代码分析

以下是我们将要分析的代码,这是一个基于 Streamlit 的照片墙应用:

import streamlit as st
from PIL import Image
import os# 页面标题
st.title("优美的照片墙")# 创建文件上传控件
uploaded_files = st.file_uploader("上传图片文件", type=["jpg", "jpeg", "png"], accept_multiple_files=True)# 显示照片墙
if uploaded_files:st.subheader("照片墙展示")cols = st.columns(4)  # 设置列数,可根据需要调整# 遍历上传的图片文件for i, uploaded_file in enumerate(uploaded_files):# 使用 PIL 打开图片image = Image.open(uploaded_file)# 将图片显示在列中with cols[i % 4]:  # 控制图片排列,每行显示4列st.image(image, use_column_width=True)
else:st.warning("请上传图片文件以生成照片墙!")

代码功能分解

  1. 导入必要的库

    • streamlit as st:Streamlit 库,用于构建交互式 web 界面。
    • PIL.Image:Python Imaging Library(Pillow),用于处理图片文件。
    • os:虽然代码中未直接使用 os,但导入它可能是为了后续可能的扩展(如文件路径操作)。
  2. 设置页面标题

    • st.title("优美的照片墙"):在页面顶部显示一个标题,简洁明了地告诉用户这是一个照片墙应用。
  3. 文件上传控件

    • st.file_uploader:创建一个文件上传控件,限制文件类型为常见的图片格式(jpg、jpeg、png),并允许用户一次上传多个文件(accept_multiple_files=True)。
  4. 条件渲染照片墙

    • 如果用户上传了图片(if uploaded_files),则显示一个子标题“照片墙展示”并创建一个包含 4 列的网格布局(st.columns(4))。
    • 如果没有上传图片,则显示警告信息(st.warning),提示用户上传图片。
  5. 遍历并显示图片

    • 使用 enumerate 遍历上传的文件列表,获取索引 i 和文件对象 uploaded_file
    • 使用 PIL.Image.open 打开图片文件。
    • 通过 i % 4 将图片分配到 4 列中的一列,确保图片按顺序填充网格。
    • st.image(image, use_column_width=True):将图片显示在指定列中,并自动调整大小以适应列宽。

代码的优点

  • 简洁易懂:代码结构清晰,逻辑简单,适合初学者学习。
  • 响应式设计:通过 use_column_width=True,图片会自动适应列宽,确保在不同设备上显示良好。
  • 用户友好:提供明确的提示信息(如警告),提升用户体验。
  • 可扩展性:代码逻辑简单,可以轻松添加新功能,如调整列数、添加图片滤镜等。

代码的改进空间

  1. 错误处理

    • 当前代码未处理上传无效图片文件的情况(如损坏的图片文件)。可以添加 try-except 块来捕获异常并提示用户。
    • 示例改进:
      try:image = Image.open(uploaded_file)with cols[i % 4]:st.image(image, use_column_width=True)
      except Exception as e:st.error(f"无法加载图片 {uploaded_file.name}:{str(e)}")
      
  2. 动态列数

    • 列数固定为 4,可能不适合所有场景。可以根据屏幕大小或用户输入动态调整列数。
    • 示例改进:
      num_cols = st.slider("选择列数", min_value=1, max_value=6, value=4)
      cols = st.columns(num_cols)
      with cols[i % num_cols]:st.image(image, use_column_width=True)
      
  3. 图片预览优化

    • 可以添加图片缩略图或限制上传文件大小,以提高性能。
    • 示例改进:
      image = Image.open(uploaded_file).resize((200, 200))  # 调整为缩略图
      
  4. 样式美化

    • Streamlit 支持自定义 CSS,可以为照片墙添加边框、阴影或动画效果,提升视觉吸引力。
    • 示例改进:
      st.markdown("""
      <style>
      img {border-radius: 10px;box-shadow: 2px 2px 5px rgba(0,0,0,0.3);
      }
      </style>
      """, unsafe_allow_html=True)
      

如何运行这个应用

  1. 安装依赖
    确保已安装 Streamlit 和 Pillow:

    pip install streamlit pillow
    
  2. 保存代码
    将代码保存为 app.py

  3. 运行应用
    在终端中运行以下命令:

    streamlit run app.py
    
  4. 访问应用
    浏览器会自动打开 http://localhost:8501,你就可以上传图片并查看照片墙了!

运行结果

http://www.cadmedia.cn/news/10722.html

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