使用Streamlit或flask结合plotly实现python网页数据展示。1. Streamlit适合快速搭建交互式页面，几行代码即可展示表格和图表，便于原型开发；2. Flask灵活性高，可通过matplotlib生成图像并嵌入html，适合定制化网站；3. Plotly支持动态交互，可与pandas无缝集成，用于复杂数据可视化；4. 展示层与数据逻辑分离，利于维护；5. 小范围分享推荐Streamlit，系统集成优选Flask+Plotly组合。
在Python网页版中做数据展示，核心是将数据分析结果以可视化形式嵌入网页。常用方法包括使用Flask或Streamlit搭建Web应用，结合Matplotlib、Plotly等库生成图表。重点在于选择适合场景的工具组合，让数据直观呈现。
使用Streamlit快速搭建数据展示页面
Streamlit专为数据科学设计，几行代码就能把脚本转成交互式网页。
安装后直接写Python脚本：
import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px
# 读取数据
df = pd.read_csv(“data.csv”)
# 展示表格
st.write(“原始数据”)
st.dataframe(df)
# 绘制图表
fig = px.line(df, x=”date”, y=”value”, title=”趋势图”)
st.plotly_chart(fig)
运行streamlit run app.py即可本地访问页面，适合快速原型和内部汇报。
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用Flask构建自定义数据展示网站
Flask灵活度高，适合需要定制ui和功能的项目。
基本结构：
在视图函数中渲染图表：
from flask import Flask, render_template
import matplotlib.pyplot as plt
import io
import base64
def create_plot():
img = io.BytesIO()
plt.plot([1,2,3], [4,2,5])
plt.savefig(img, format=’png’)
img.seek(0)
return base64.b64encode(img.getvalue()).decode()
@app.route(‘/’)
def index():
graph_url = create_plot()
return render_template(‘index.html‘, graph=graph_url)
前端用<img src="data:image/png;base64,{{ graph }}">显示图像。
集成Plotly实现动态交互图表
Plotly支持缩放、悬停提示等交互功能，适合复杂数据探索。
与Pandas配合方便：
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
fig = make_subplots(rows=1, cols=2)
fig.add_trace(go.Bar(x=[‘A’,’B’], y=[1,3]), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1,2,3], y=[4,1,6]), row=1, col=2)
fig.update_layout(title=”双图对比”)
导出为HTML片段或json，在前端通过Plotly.newPlot()渲染。Streamlit和dash原生支持Plotly对象。
基本上就这些。根据团队技术栈和展示需求选型，小范围分享用Streamlit最快，系统集成推荐Flask+Plotly组合。关键是把数据逻辑和展示层分离，便于维护更新。