如何在Streamlit应用中实现学生成绩存储、计算及PDF导出？

现有代码（原生Python） #

import sys
import pandas as pd

batch_size = int(input("how many students are there in your class?"))
if batch_size > 10:
    sys.exit("Batch size cannot be greater than 10")

print(batch_size)

D={}
# Add student information
# to the dictionary
for i in range(1, batch_size + 1):
    roll = i
    marks = int(input('Enter Marks: '))
    D[roll] = marks

print(D)
df=pd.DataFrame(D)
print(df)

核心问题 #

1. 如何在Streamlit中实现批量录入多名学生的学号及成绩，并完成数据存储？
2. 如何将计算后的DataFrame结果导出为PDF？

一、批量录入与数据存储实现 #

Streamlit依赖组件交互而非原生input()，结合session_state实现会话内数据暂存，若需持久化可结合云存储或本地文件导出。

完整录入代码示例 #

import streamlit as st
import pandas as pd

# 初始化会话级存储，避免页面刷新丢失数据
if 'students' not in st.session_state:
    st.session_state.students = []

st.title("学生成绩录入系统")

# 设定班级学生数量
batch_size = st.number_input("请输入班级学生数量", min_value=1, max_value=10, step=1)

# 用表单实现批量提交
with st.form("成绩录入表单"):
    st.subheader(f"录入{int(batch_size)}名学生信息")
    roll_inputs = []
    marks_inputs = []
    
    # 动态生成学号、成绩输入框
    for idx in range(int(batch_size)):
        col1, col2 = st.columns(2)
        with col1:
            roll = st.text_input(f"学生{idx+1}学号", key=f"roll_{idx}")
        with col2:
            marks = st.number_input(f"学生{idx+1}成绩", min_value=0, max_value=100, key=f"marks_{idx}")
        roll_inputs.append(roll)
        marks_inputs.append(marks)
    
    submit_btn = st.form_submit_button("提交成绩")

# 提交后存储数据
if submit_btn:
    # 过滤空学号的无效输入
    valid_entries = [(r, m) for r, m in zip(roll_inputs, marks_inputs) if r.strip()]
    st.session_state.students.extend(valid_entries)
    st.success(f"成功录入{len(valid_entries)}条成绩数据！")

# 展示已录入数据并添加计算列
if st.session_state.students:
    df = pd.DataFrame(st.session_state.students, columns=["学号", "成绩"])
    # 示例计算列：是否及格
    df["是否及格"] = df["成绩"].apply(lambda x: "是" if x >=60 else "否")
    st.subheader("学生成绩统计表")
    st.dataframe(df, use_container_width=True)

数据存储方案 #

• 会话内暂存：用st.session_state，仅当前浏览器会话有效，关闭页面数据清空
• 持久化存储：
  • 让用户导出CSV保存，下次上传继续编辑（可添加st.download_button实现CSV导出）
  • 对接云数据库（如Firebase、Supabase）或在线表格（如Google Sheets），需额外配置权限

二、导出计算结果为PDF #

使用fpdf2库生成PDF，结合Streamlit的download_button实现一键下载。

完整导出代码整合 #

在上述代码的基础上，添加以下部分：

from fpdf import FPDF
import io

def generate_score_pdf(df):
    pdf = FPDF()
    pdf.add_page()
    
    # 设置字体与标题
    pdf.set_font("Arial", 'B', size=14)
    pdf.cell(200, 15, txt="学生成绩计算报告", ln=True, align='C')
    pdf.ln(5)
    
    # 写入表头
    pdf.set_font("Arial", 'B', size=12)
    headers = df.columns.tolist()
    col_width = 200 / len(headers)
    for header in headers:
        pdf.cell(col_width, 10, txt=header, border=1, align='C')
    pdf.ln()
    
    # 写入数据行
    pdf.set_font("Arial", size=12)
    for _, row in df.iterrows():
        for item in row:
            pdf.cell(col_width, 10, txt=str(item), border=1, align='C')
        pdf.ln()
    
    # 添加统计信息
    pdf.ln(10)
    pdf.set_font("Arial", 'B', size=12)
    avg_score = df["成绩"].mean()
    pdf.cell(200, 10, txt=f"班级平均分: {avg_score:.2f}", ln=True, align='R')
    
    # 转换为字节流供下载
    return pdf.output(dest='S').encode('latin-1')

# 在展示DataFrame后添加下载按钮
if st.session_state.students:
    # ... 前面的df处理代码 ...
    pdf_bytes = generate_score_pdf(df)
    st.download_button(
        label="下载成绩报告PDF",
        data=pdf_bytes,
        file_name="学生成绩报告.pdf",
        mime="application/pdf"
    )

部署依赖配置 #

在Streamlit Cloud部署时，需创建requirements.txt文件，包含以下依赖：

streamlit
pandas
fpdf2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Krishna