st.cache_resource 这个方法是怎么使用

`st.cache_resource` 是 `streamlit` 库中的一个函数，可以帮助你缓存应用程序中使用的外部数据资源，例如文件、URL 等。使用 `st.cache_resource` 函数，你可以将外部资源的读取和处理结果缓存到本地磁盘，从而加速应用程序的运行。

`st.cache_resource` 函数的定义如下：

def cache_resource(func, resource_func=None, suppress_st_warning=False):

其中，`func` 是要缓存的函数，`resource_func` 是读取外部资源的函数，`suppress_st_warning` 用于控制是否显示警告信息。

下面是一个简单的示例，展示如何使用 `st.cache_resource` 函数缓存一个外部数据资源：

import streamlit as st

@st.cache_resource
def get_data():
    # 读取外部数据资源
    data = pd.read_csv("data.csv")
    # 对数据进行处理
    data = data.groupby("category")["value"].sum()
    return data

# 在页面上显示处理后的数据
data = get_data()
st.write(data)

在这个示例中，我们使用 `st.cache_resource` 装饰器将 `get_data` 函数标记为要缓存的函数。在 `get_data` 函数中，我们首先读取了一个外部数据资源（例如一个 CSV 文件），然后对数据进行了处理。由于 `get_data` 函数被标记为要缓存的函数，`streamlit` 库会自动将函数的输入和输出缓存到本地磁盘，从而加速应用程序的运行。

需要注意的是，`st.cache_resource` 函数只适用于读取外部数据资源的函数，如果要缓存其他类型的函数，应该使用 `st.cache` 函数。

总之，`st.cache_resource` 函数是 `streamlit` 库中一个非常有用的函数，可以帮助你缓存应用程序中使用的外部数据资源，加速应用程序的运行。