在本文中，我将向你展示如何使用streamlitpython库快速构建一个简单的数据驱动web应用程序，只需几行代码。
作为一名数据科学家或机器学习工程师，能够部署我们的数据科学项目是很重要的。传统的使用Django或Flask这样的框架来部署机器学习模型可能是一项艰巨和/或耗时的任务。
我们正在构建的股票网络应用程序概述
今天，我们将构建一个简单的web应用程序来显示股票价格和成交量。这将需要使用两个Python库，即streamlit和yfinance。
从概念上讲，该应用程序将从雅虎检索历史市场数据，从yfinance库得到资金信息。此数据保存到dataframe中，streamlit将使用此数据作为输入参数，以便将其显示为折线图。
安装必备库
在本教程中，我们将使用两个需要安装的Python库。其中包括streamlit和yfinance。你可以通过下面的pipinstall命令轻松完成此操作，以安装streamlit：
pipinstallstreamlit对yfinance也执行相同的操作，如下所示：
pipinstallyfinanceweb应用程序的代码
让我们看看我们今天正在构建的web应用程序的代码。你会发现只有不到20行代码（也就是说，如果不计算注释的话，那就把代码缩减到14行，其中3行是出于美观目的的空行）。
importyfinanceasyfimportstreamlitasstst.write(#简单的股票价格AppShownarethestockclosingpriceandvolumeofGoogle!)#