Connect Streamlit to TigerGraph
Introduction
本指南解释了如何从Streamlit社区云安全地访问TigerGraph数据库。它使用了pyTigerGraph库和Streamlit的Secrets management。
Create a TigerGraph Cloud Database
首先，按照官方教程在TigerGraph云中创建一个TigerGraph实例，可以是博客或视频。记下您的用户名、密码和子域名。
在本教程中，我们将使用COVID-19入门套件。在设置您的解决方案时，请选择“COVID-19分析”选项。
一旦启动，请确保您的数据已下载并且查询已安装。
Add username and password to your local app secrets
您的本地 Streamlit 应用程序将从应用程序根目录中的文件 .streamlit/secrets.toml 读取密钥。如果此文件尚不存在，请创建此文件，并添加您的 TigerGraph Cloud 实例用户名、密码、图名称和子域，如下所示：
# .streamlit/secrets.toml
[tigergraph]
host = "https://xxx.i.tgcloud.io/"
username = "xxx"
password = "xxx"
graphname = "xxx"
重要
将此文件添加到.gitignore中，不要将其提交到你的GitHub仓库！
Copy your app secrets to the cloud
由于上面的secrets.toml文件没有提交到GitHub，你需要将其内容单独传递给你部署的应用程序（在Streamlit社区云上）。转到应用程序仪表板，在应用程序的下拉菜单中，点击编辑Secrets。将secrets.toml的内容复制到文本区域。更多信息可在Secrets管理中找到。
Add PyTigerGraph to your requirements file
将pyTigerGraph包添加到您的requirements.txt文件中，最好固定其版本（将x.x.x替换为您想要安装的版本）：
# requirements.txt
pyTigerGraph==x.x.x
Write your Streamlit app
将下面的代码复制到您的Streamlit应用程序中并运行它。确保调整您的图表名称和查询。
# streamlit_app.py
import streamlit as st
import pyTigerGraph as tg
# Initialize connection.
conn = tg.TigerGraphConnection(**st.secrets["tigergraph"])
conn.apiToken = conn.getToken(conn.createSecret())
# Pull data from the graph by running the "mostDirectInfections" query.
# Uses st.cache_data to only rerun when the query changes or after 10 min.
@st.cache_data(ttl=600)
def get_data():
most_infections = conn.runInstalledQuery("mostDirectInfections")[0]["Answer"][0]
return most_infections["v_id"], most_infections["attributes"]
items = get_data()
# Print results.
st.title(f"Patient {items[0]} has the most direct infections")
for key, val in items[1].items():
st.write(f"Patient {items[0]}'s {key} is {val}.")
看到上面的st.cache_data了吗？如果没有它，Streamlit 每次重新运行应用程序时（例如在小部件交互时）都会运行查询。有了st.cache_data，它只会在查询更改或10分钟后运行（这就是ttl的作用）。注意：如果你的数据库更新更频繁，你应该调整ttl或移除缓存，以便观众始终看到最新的数据。了解更多信息，请访问Caching。
如果一切顺利（并且你使用了我们上面创建的示例数据），你的应用程序应该看起来像这样：
还有问题吗？
我们的 论坛 充满了有用的信息和Streamlit专家。