示例：构建写入 Snowflake 的表单¶

本示例将引导您构建一个 Streamlit in Snowflake 应用程序，该应用通过表单收集用户输入并将其写入 Snowflake 表。该应用还会回读数据以显示所有提交内容，并使用 st.user 跟踪每条记录的提交者。

该应用程序使用容器运行时。在开始之前，请确保您已完成先决条件。

设置目标表¶

本示例使用名为 crud_demo 的数据库。您可以替换为任何有权访问的数据库和架构，只需更新 SQL 和应用程序代码中的引用以保持一致即可。

创建一个表来存储表单提交。在工作表或 SQL 会话中运行以下 SQL：

CREATE OR REPLACE TABLE crud_demo.public.feedback (
   submitted_at TIMESTAMP_NTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(),
   submitted_by VARCHAR,
   category VARCHAR,
   rating INTEGER,
   comments VARCHAR
);

编写应用程序代码¶

在本地计算机上，创建一个名为 streamlit_app.py 的文件，其中包含以下代码。如果您计划使用 Snowsight，您可以在创建应用程序后将此代码粘贴到编辑器中。

import streamlit as st

st.title("Feedback Form")
st.write(f"Logged in as: {st.user.user_name}")

conn = st.connection("snowflake")
session = conn.session()

with st.form("feedback_form"):
    category = st.selectbox(
        "Category", ["Bug Report", "Feature Request", "General Feedback"]
    )
    rating = st.slider("Rating", 1, 5, 3)
    comments = st.text_area("Comments")
    submitted = st.form_submit_button("Submit")

if submitted:
    session.sql(
        """
        INSERT INTO crud_demo.public.feedback
            (submitted_by, category, rating, comments)
        VALUES (?, ?, ?, ?)
        """,
        params=[st.user.user_name, category, rating, comments],
    ).collect()
    st.success("Feedback submitted!")

st.subheader("Last 10 submissions")
data = session.sql(
    "SELECT * FROM crud_demo.public.feedback ORDER BY submitted_at DESC LIMIT 10"
).to_pandas()
st.dataframe(data, use_container_width=True)

此应用程序使用：

st.form 在提交前收集输入，从而避免每次小组件交互时都重新运行。
st.connection("snowflake").session() 以获取用于写入数据的 Snowpark 会话。有关更多信息，请参阅管理密钥并配置 Streamlit 应用程序。
session.sql() 而非 conn.query() 回读提交内容。conn.query() 默认会缓存结果，因此新条目需等待缓存过期后才会显示。session.sql() 则在每次重新运行时执行全新查询。
st.user.user_name 记录每个条目的提交者。有关更多信息，请参阅使用用户信息个性化您的 Streamlit 应用程序。

声明依赖关系¶

此应用程序仅使用 streamlit 以及内置的 Snowflake 连接，因此不需要额外的依赖关系。

有关更多信息，请参阅管理 Streamlit 应用程序的依赖项。

部署应用程序¶

登录 Snowsight。
在导航菜单中，选择 Projects » Streamlit。
选择 + Streamlit App。
输入 feedback_app 作为应用程序名称。
选择数据库和架构。
选择 Run on container，然后选择一个计算池和查询仓库。
选择 Create。
在编辑器中，将起始代码替换为上面的应用程序代码。
选择 Run。

暂存应用程序文件：

CREATE STAGE IF NOT EXISTS crud_demo.public.app_stage;

PUT file:///path/to/streamlit_app.py @crud_demo.public.app_stage/feedback
   AUTO_COMPRESS = FALSE OVERWRITE = TRUE;

创建 Streamlit 应用程序：

CREATE STREAMLIT crud_demo.public.feedback_app
   FROM '@crud_demo.public.app_stage/feedback'
   MAIN_FILE = 'streamlit_app.py'
   RUNTIME_NAME = 'SYSTEM$ST_CONTAINER_RUNTIME_PY3_11'
   COMPUTE_POOL = my_compute_pool
   QUERY_WAREHOUSE = my_warehouse;

ALTER STREAMLIT crud_demo.public.feedback_app ADD LIVE VERSION FROM LAST;

要查看应用程序，请登录 Snowsight，在导航菜单中选择 Projects » Streamlit，然后选择您的应用程序。

备注

需要 Snowflake CLI 3.14.0 或更高版本。3.14+ 版本默认使用现代 CREATE STREAMLIT 语法。

创建具有以下结构的项目目录：
```
feedback_app/
├── snowflake.yml
└── streamlit_app.py
```

创建 snowflake.yml 文件：

definition_version: 2
entities:
   feedback_app:
      type: streamlit
      identifier: feedback_app
      query_warehouse: my_warehouse
      compute_pool: my_compute_pool
      runtime_name: SYSTEM$ST_CONTAINER_RUNTIME_PY3_11
      main_file: streamlit_app.py
      artifacts:
      - streamlit_app.py

部署应用程序：
```
snow streamlit deploy --open
```

试用应用程序¶

在浏览器中打开应用程序。
填写表单字段并选择 Submit。
表单下方的反馈表会更新以显示您的新提交内容，包括您的电子邮件地址和时间戳。
再提交几个条目，然后尝试对表中的数据进行筛选或排序。

扩展应用程序¶

尝试在每行旁边添加一个删除按钮，或者添加一个按类别显示平均评分的图表。例如，在数据框后添加以下内容：

import plotly.express as px

if not data.empty:
    avg_ratings = data.groupby("CATEGORY")["RATING"].mean().reset_index()
    fig = px.bar(avg_ratings, x="CATEGORY", y="RATING", title="Average Rating by Category")
    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

如果添加 plotly，请在 requirements.txt 文件中声明它：

plotly

对于更复杂的依赖关系场景，可以改用 pyproject.toml 文件。有关更多信息，请参阅管理 Streamlit 应用程序的依赖项。

清理¶

要移除此示例中创建的资源，请运行以下 SQL：

DROP STREAMLIT IF EXISTS crud_demo.public.feedback_app;
DROP TABLE IF EXISTS crud_demo.public.feedback;

下一步是什么？¶

创建 Streamlit 应用程序：选择使用时默认使用的角色和仓库。了解创建应用程序的所有选项。
使用用户信息个性化您的 Streamlit 应用程序：选择使用时默认使用的角色和仓库。探索通过 st.user 可用的所有用户属性。
管理密钥并配置 Streamlit 应用程序：选择使用时默认使用的角色和仓库。访问应用程序中的密钥和外部服务。
共享 Streamlit in Snowflake 应用程序：选择使用时默认使用的角色和仓库。与其他用户共享您的应用程序。