streamlit 异步

Stream 目前还不支持直接的异步操作。然而，你可以使用一些技巧来实现一部分的异步行为。下面是一种常见的方法：

1. 使用 `st.empty()` 创建一个空的元素，用于在后续更新时显示结果。
2. 使用 `st.button()` 或 `st.checkbox()` 等交互组件来触发异步操作。
3. 在触发器上使用 `@st.cache` 装饰器来缓存结果，以避免重复计算。
4. 在异步操作中，使用 `with st.spinner():` 来显示一个加载状态。
5. 在异步操作完成后，使用 `empty_elem.write()` 来更新结果。

这种方法虽然不是真正的异步，但可以模拟异步行为并提供更好的用户体验。如果你需要更高级的异步支持，可以考虑使用其他库，如 `asyncio` 或 `tornado`，然后将结果传递给 Streamlit 进行展示。

相关问题

streamlit异步调用

Streamlit 是一个用于快速构建和共享数据应用的框架，它提供了许多便利的功能来简化开发过程。异步调用在处理耗时操作（如网络请求、数据处理等）时非常有用，可以避免阻塞主线程，从而提升应用的响应速度和用户体验。

在 Streamlit 中，可以使用 `asyncio` 和 `stqdm` 等库来实现异步调用。以下是一个简单的示例，展示了如何在 Streamlit 中进行异步调用：

import streamlit as st
import asyncio
from stqdm import stqdm

async def async_task(task_id, delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    return f"Task {task_id} completed"

def main():
    st.title("Streamlit 异步调用示例")

    task_count = st.number_input("任务数量", min_value=1, max_value=10, value=3)
    delay = st.number_input("每个任务的延迟时间（秒）", min_value=1, max_value=10, value=2)

    if st.button("开始任务"):
        async def run_tasks():
            tasks = [async_task(i, delay) for i in range(task_count)]
            for f in stqdm(asyncio.as_completed(tasks), total=len(tasks)):
                result = await f
                st.write(result)

        asyncio.run(run_tasks())

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个示例中：
1. 定义了一个异步任务 `async_task`，它会模拟一个耗时操作。
2. 在 `main` 函数中，使用 `st.number_input` 获取用户输入的任务数量和每个任务的延迟时间。
3. 当用户点击“开始任务”按钮时，定义并运行一个异步函数 `run_tasks`，它会创建并运行所有任务，并使用 `stqdm` 显示进度条。
4. 每个任务完成后，会在界面上显示结果。

通过这种方式，可以在 Streamlit 应用中实现异步调用，提高应用的响应速度和用户体验。

Streamlit如何处理异步加载的JavaScript？

Streamlit本身并不直接支持原生的异步JavaScript处理，因为它的设计重点在于简化用户界面的交互和数据可视化，而不是作为一个完整的前端框架。然而，你可以通过一些技巧来实现类似的效果：

1. **回调函数**：在加载JS代码时，你可以创建一个回调函数，在JS代码执行完毕后调用，例如使用`window.onload`事件或者`$.getScript`等库的完成事件。

from streamlit.script_request_queue import ScriptRequestQueue

def load_async_js(script_url):
    queue = ScriptRequestQueue()
    js_content = "<script src='%s'></script>" % script_url
    queue.enqueue('enqueue', js_content)
    def on_complete():
        # 在这里添加异步操作完成后的回调逻辑
        print("JS loaded")
    queue.add_completed_callback(on_complete)

load_async_js("https://example.com/async_script.js")

2. **Web Workers**：如果你的应用确实需要进行大量的计算并在后台进行，可以考虑使用Web Workers，这允许你在独立线程中运行JavaScript，而不会阻塞UI更新。但这需要前端知识来编写和管理。

3. **第三方库整合**：结合Streamlit和一些前端库（如D3、Plotly.js），它们通常提供API来处理异步数据请求，然后在Streamlit回调函数内部渲染结果。

需要注意的是，由于Streamlit的限制，对于复杂的异步操作，最好是在客户端（浏览器端）处理，然后将结果显示给用户。