概述

Streamlit 是一個用于構建數據應用程序的強大工具，但它本身并不直接支持異步編程。然而，通過結合 Python 的 asyncio 模塊，我們可以在 Streamlit 應用中實現異步處理，從而提高應用的響應性和效率。

為什么需要異步編程

在數據科學和機器學習領域，我們經常需要處理長時間運行的任務，例如文檔嵌入、模型訓練等。如果這些任務在主線程中運行，將會阻塞用戶界面，導致用戶體驗不佳。通過使用 asyncio，我們可以在不阻塞用戶界面的情況下執行這些任務，并在任務完成后通知用戶。

實現步驟

1. 安裝必要的庫

首先，確保你已經安裝了 Streamlit 和 asyncio 庫。通常情況下，Streamlit 會自動安裝 asyncio，但為了確保，你可以運行以下命令：

pip install streamlit

2. 創建一個基本的 Streamlit 應用程序

創建一個新的 Python 文件（例如 app.py），并編寫一個基本的 Streamlit 應用程序：

import streamlit as stdef main():st.title("Streamlit Asyncio Example")st.write("Welcome to the Streamlit Asyncio example.")if __name__ == "__main__":main()

3. 集成 asyncio

為了在 Streamlit 中使用 asyncio，我們需要創建一個異步函數，并在應用程序中調用它。我們可以使用 asyncio.run 來運行異步函數。

import streamlit as st
import asyncioasync def async_function():st.write("Starting async function...")await asyncio.sleep(2)  # Simulate an asynchronous operationst.write("Async function completed.")def main():st.title("Streamlit Asyncio Example")st.write("Welcome to the Streamlit Asyncio example.")if st.button("Run Async Function"):asyncio.run(async_function())if __name__ == "__main__":main()

4. 運行應用程序

現在，你可以運行你的 Streamlit 應用程序：

streamlit run app.py

當你點擊“Run Async Function”按鈕時，應用程序將運行異步函數，并在完成后顯示消息。

5. 處理異步任務

如果你有多個異步任務需要處理，可以使用 asyncio.gather 來同時運行它們。

import streamlit as st
import asyncioasync def async_task1():st.write("Starting async task 1...")await asyncio.sleep(2)st.write("Async task 1 completed.")async def async_task2():st.write("Starting async task 2...")await asyncio.sleep(3)st.write("Async task 2 completed.")async def run_tasks():await asyncio.gather(async_task1(), async_task2())def main():st.title("Streamlit Asyncio Example")st.write("Welcome to the Streamlit Asyncio example.")if st.button("Run Async Tasks"):asyncio.run(run_tasks())if __name__ == "__main__":main()

6. 注意事項

• Streamlit 的會話狀態和緩存機制可能需要特殊處理，以確保異步操作的正確性。
• 在某些情況下，你可能需要使用 st.experimental_singleton 或 st.experimental_memo 來緩存異步函數的結果。

通過以上步驟，你可以在 Streamlit 應用程序中成功集成和使用 asyncio 模塊，從而實現更高效的異步編程。