Streamlit如何处理实时数据流？

在Streamlit中处理实时数据流通常涉及到两个方面：实时获取数据和动态更新UI。这里有几个关键点：

1. **数据流获取**：如果你的数据来自网络或数据库，你可以利用Python的异步库（如`asyncio`或`socket.io`）实时接收数据。例如，对于网络请求，可以使用`requests`库配合`asyncio.run()`或`aiohttp.ClientSession`来定期刷新数据。

import asyncio
from aiohttp import ClientSession

async def fetch_data():
    async with ClientSession() as session:
        response = await session.get('https://api.example.com/realtime-data')
        data = await response.json()
        return data

# 在回调函数里处理实时数据
async def main():
    while True:
        new_data = await fetch_data()
        # 更新UI
        st.data_table(new_data)

asyncio.run(main())

2. **动态更新UI**：Streamlit本身并不直接支持实时更新，但你可以通过定时任务（如上面的`while`循环）和`st.cache`或`st.experimental_rerun()`来实现数据更新后的页面刷新。

if not st.cache.has('last_update'):
    st.cache.clear_cache()
    last_update = fetch_data()
else:
    last_update = st.cache.cached(fetch_data)

st.table(last_update)

当实时数据发生变化时，你需要调用`st.experimental_rerun()`手动触发页面刷新。