Подключение Streamlit

В этой статье мы пройдём процесс создания информационной панели с использованием Streamlit. Чтобы сделать пример более наглядным, мы создадим панель, которая подключается к аналитической базе данных и отслеживает состояние транспортных средств в режиме реального времени.

Это руководство является частью IoT Query набора документации и специально охватывает подключение Power BI к вашему хранилищу данных. Если вы все еще решаете, какой инструмент BI использовать, обратитесь к Выбор инструментов BI обзору.

Функции панели

• Отображение общего количества объектов

• Визуализация статусов движения (в движении/остановлен/на парковке)

• Визуализация статусов подключения (активен/в простое/офлайн)

• Подробная таблица с текущим статусом всех транспортных средств

• Фильтрация по типу транспортного средства, группе, статусу движения и статусу подключения

• Автоматическое обновление данных каждые 5 минут

• Переключение между светлой и тёмной темами

Технические требования

• Python 3.8+

• Доступ в Интернет для подключения к базе данных

• Минимум 2 ГБ ОЗУ

Установка и настройка

1. Клонируйте репозиторий

git clone https://github.com/SquareGPS/bi-intergrations.git

2. Создайте виртуальное окружение

# Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# Linux/macOS
python -m venv venv
source venv/bin/activate

Убедитесь, что у вас установлен Python 3.8 или выше. Вы можете проверить версию командой python --version.

3. Установите зависимости

После активации виртуального окружения установите все необходимые библиотеки:

pip install -r requirements.txt

Подключение к базе данных

1. Создайте файл конфигурации

Создайте .env файл в корневой директории проекта:

DB_HOST=your_db_host
DB_NAME=your_db_name
DB_USER=your_db_user
DB_PASS=your_db_password
DB_PORT=5432
DB_SCHEMA=raw_business_data

Справочник параметров подключения

Параметр Lakehouse	Расположение настроек Streamlit	Примечания
Хост	DB_HOST в .env файле	Адрес сервера базы данных, указанный в вашем приветственном письме
Порт	DB_PORT в .env файле	По умолчанию для PostgreSQL используется порт 5432
Имя базы данных	DB_NAME в .env файле	Назначенное вам имя базы данных
Имя пользователя	DB_USER в .env файле	Ваше имя пользователя базы данных
Пароль	DB_PASS в .env файле	Ваш защищённый пароль базы данных
Режим SSL	Строка подключения в Python-коде	Установите в require в строке подключения
Схема	DB_SCHEMA в .env файле	Укажите схему (raw_business_data или raw_telematics_data)

2. Получение учетных данных

Запросите учетные данные для подключения к демонстрационной базе данных, связавшись с администратором.

Схема .env файл не должен попадать в систему контроля версий (GitHub) для обеспечения безопасности учетных данных. .gitignore файл уже настроен на исключение этого файла.

Запуск панели

После настройки подключения к базе данных запустите панель командой:

streamlit run moving_status_dashboard.py

После запуска вы увидите сообщение, похожее на следующее:

  Теперь вы можете просмотреть своё приложение Streamlit в браузере.

  Локальный URL: http://localhost:8501
  Сетевой URL: http://192.168.1.5:8501

Откройте указанный URL в браузере. Панель будет доступна по адресу http://localhost:8501 (или по сетевому URL, если вы хотите открыть её с другого устройства в сети).

Разработка пользовательских компонентов

Если вы хотите изменить панель или создать новые компоненты:

1. Изменение существующей панели

Streamlit автоматически перезагружает приложение при изменении исходного кода. Просто отредактируйте файл moving_status_dashboard.py и сохраните изменения.

2. Добавление новых визуализаций

Чтобы добавить новые диаграммы и графики, используйте библиотеки:

• Plotly: import plotly.express as px или import plotly.graph_objects as go

• Встроенные визуализации Streamlit: st.bar_chart(), st.line_chart(), и т.д.

Пример добавления нового графика:

import plotly.express as px

# Получить данные из базы данных
df = ... # ваш запрос к базе данных

# Создать график
fig = px.pie(df, values='count', names='status', title='Статусы транспортных средств')
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

3. Отладка

Для отладки используйте

# Вывод в интерфейс Streamlit
st.write(f"Debug: {your_variable}")

# Вывод в консоль
print(f"Console debug: {your_variable}")

# Расширенный вывод данных
st.json(data_dict)
st.dataframe(pandas_dataframe)

Устранение неполадок

Проблемы с подключением к базе данных

• Ошибка подключения: Проверьте корректность учетных данных в .env файле и доступность базы данных

• Ошибка SSL: Убедитесь, что ваш IP добавлен в allowlist для доступа к базе данных

• Ошибки таймаута: Проверьте стабильность интернет-соединения и настройки брандмауэра

Проблемы с зависимостями

Ошибка при установке psycopg2-binary:

• Windows: pip install pipwin && pipwin install psycopg2-binary

• Linux: sudo apt install python3-dev libpq-dev

• macOS: brew install postgresql

Конфликты зависимостей:

• Создайте новое виртуальное окружение

• Устанавливайте зависимости по одной, начиная со streamlit

Другие проблемы

Вот несколько трюков, которые могут помочь исправить распространённые проблемы:

1. Обновление зависимостей: pip install -r requirements.txt --upgrade

2. Проверьте совместимость Python: python --version (должен быть 3.8+)

3. При изменении кода добавляйте сообщения для отладки:

st.write(f"Debug: {your_variable}")

1. Ошибки кеша Streamlit: остановите приложение и запустите с --clear_cache флагом:

streamlit run moving_status_dashboard.py --clear_cache

Дальнейшие шаги

После успешного подключения Power BI к вашей инстанции Private Telematics Lakehouse мы рекомендуем вам:

• Изучите доступные схемы данных, просмотрев Обзор схемы чтобы лучше понять структуру данных и взаимосвязи.

• Начните с простых запросов, ориентированных на конкретные бизнес‑сущности, прежде чем создавать сложные панели — ознакомьтесь с нашим примером запросов в качестве примера.

Поддержка

По техническим вопросам или запросам доступа к демонстрационной базе данных, пожалуйста, свяжитесь: [email protected]