Streamlit中的图像与媒体组件，主要是st.image、st.audio和st.video。

它们是专为在Streamlit Web应用程序中嵌入和展示多媒体内容而设计的，这些组件不仅丰富了应用程序的呈现形式，还极大地提升了用户体验和互动性。

1. st.image

st.image函数用于在Streamlit应用程序中展示图像内容，增强视觉呈现效果。

比如，在数据可视化的场景中，通过st.image展示数据分析结果，如柱状图、折线图等；

在项目展示时，也可以通过在项目中嵌入产品图片、示意图等，提升用户理解。

它的主要参数有：

名称类型说明

image

numpy.ndarray / [numpy.ndarray] / BytesIO / str / [str]

要显示的图像，也可以指定一个图像URL或URL列表

caption

str/[str]

图像标题，如果显示多幅图像，应当是字符串列表

width

int / None

图像宽度，None表示使用图像自身宽度

clamp

bool

是否将图像的像素值压缩到有效域（0~255），仅对字节数组图像有效

channels

"RGB" / "BGR"

图像通道类型

output_format

"JPEG" / "PNG" / "auto"

图像格式

use_container_width

bool

如果设置为True，则使用列宽作为图像宽度

1.1. 使用示例

展示本地图像文件，通过image参数接受PIL图像对象，caption参数为图像添加标题，

width参数设置了图像的显示宽度。

import streamlit as st
from PIL import Image
# 读取本地图像文件
image = Image.open("path/to/your/image.jpg")
# 使用st.image展示图像，并设置标题和宽度
st.image(image, caption="这是一张本地图片", width=300)

展示URL图像，并使用use_column_width参数使图像宽度自适应Streamlit列的宽度。

# 图像URL
image_url = "http://xxx.com/xxx.jpeg"
# 使用st.image展示URL图像，并设置使用列宽
st.image(
    image_url,
    use_column_width=True,
    caption="这是一张网络图片",
)

图片的宽度会随着浏览器窗口的大小自适应变化。

2. st.audio

st.audio函数用于在Streamlit应用程序中嵌入音频内容，为数据分析结果添加声音效果，增强表现力。

它的主要参数有：

名称类型说明

data

str / bytes / BytesIO / numpy.ndarray / file

要播放的音频数据，可以是字节码流、numpy.ndarray或打开的文件

format

str

音频文件的MIME类型，如'audio/ogg'、'audio/mp3'等

start_time

int / float / timedelta / str / None

指定音频播放的起始时间

sample_rate

int / None

音频的采样率，播放音频时，通常不需要直接设置这个参数

end_time

int / float / timedelta / str / None

指定音频播放的结束时间

loop

bool

是否循环播放音频

autoplay

bool

是否自动播放音频

2.1. 使用示例

播放本地音频文件，autoplay参数设置为True，使音频自动播放。

import streamlit as st
# 打开本地音频文件
audio_file = open("path/to/your/audio.mp3", "rb")
audio_bytes = audio_file.read()
# 使用st.audio播放音频，并自动播放
st.audio(
    audio_bytes,
    format="audio/mp3",
    autoplay=True,
)

运行之后会自动播放。

和st.image一样，音频也可以传入URL，直接播放在线的音频。

3. st.video

st.video函数用于在Streamlit应用程序中嵌入视频内容，通过视频展示分析结果的特点或分析过程。

它的主要参数有：

名称类型说明

data

str / bytes / BytesIO / numpy.ndarray / file

要播放的视频数据，可以是URL字符串、字节码流、numpy.ndarray或打开的文件

format

str

视频文件的MIME类型，如'video/mp4'，默认值为'video/mp4'

start_time

int / float / timedelta / str / None

视频开始播放的时间

subtitles

str / bytes / Path / io.BytesIO / dict

视频字幕数据

end_time

int / float / timedelta / str / None

视频结束播放的时间

loop

bool

是否循环播放视频

autoplay

bool

是否自动播放视频

muted

bool

是否静音播放

3.1. 使用示例

播放本地视频文件, 通过start_time和end_time参数设置了视频播放开始和结束的时间（秒）。

import streamlit as st
# 打开本地视频文件
video_file = open('path/to/your/video.mp4', 'rb')
video_bytes = video_file.read()
# 使用st.video播放视频，并设置标题和开始时间
st.video(
    video_bytes,
    format="video/mp4",
    start_time=5,
    end_time=10,
)

运行之后，视频加载后停在5s的位置，点击播放，播放到10s时自动停止。

4. 总结

总之，st.image、st.audio和st.video这三个组件共同构成了Streamlit中强大的多媒体展示工具集。

它们各自专注于图像、音频和视频的展示与播放，通过丰富的参数设置和灵活的嵌入方式，为开发者提供了极大的便利和创意空间。

无论是构建数据可视化应用、产品展示页面还是在线教育平台，这些组件都能帮助开发者轻松实现多媒体内容的嵌入与呈现。