Erste Schritte mit Streamlit

Mit Streamlit können wir in wenigen Minuten interaktive Webanwendungen mit Python bauen – ideal für Prototypen, Datenvisualisierung oder kleine Tools. Alles läuft lokal, ohne dass wir uns mit HTML, CSS oder JavaScript herumschlagen müssen.

Voraussetzungen

Vorbereitung des Projekts

Wir richten zunächst ein eigenes Projektverzeichnis ein:

BASH
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mkdir data_science
cd data_science
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Danach initialisieren wir ein uv-Projekt und fügen streamlit als Abhängigkeit hinzu:

BASH
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uv init
uv add streamlit
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Damit legt uv automatisch eine saubere Projektumgebung an. Du musst keine venv mehr manuell verwalten.

Erste Anwendung mit Streamlit

Erstelle die Datei hello_streamlit.py:

PYTHON
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import streamlit as st

st.title("Mein erstes Streamlit-Projekt")
st.write("Hallo Welt 👋")

zahl = st.slider("Wähle eine Zahl", 0, 100, 42)
st.write(f"Deine Zahl: {zahl}")
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Starte die Anwendung mit:

BASH
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source .venv/bin/activate
streamlit run hello_streamlit.py
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Es sollte sich automatisch ein Browserfenster öffnen (http://localhost:8501). Dort siehst Du:

Sobald Du den Slider bewegst, wird die Zahl darunter live aktualisiert.

Erweiterungen

Schon mit wenigen Zeilen können wir mehr Funktionalität einbauen:

Textfeld

PYTHON
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name = st.text_input("Wie heißt Du?")
if name:
    st.write(f"Hallo, {name}!")
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Checkbox

PYTHON
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if st.checkbox("Magst Du Streamlit?"):
    st.success("Cool! 😎")
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Diagramm

PYTHON
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import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=['A', 'B', 'C']
)
st.line_chart(df)
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Fazit

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