(vii) 解析 Streamlit 的数据元素：探索 st.dataframe、st.data_editor、st.column_config、st.table、st.metric 和 st.json 的奥妙（上） - 4.2 使用 st.column_config.TextColumn 来定制数据编辑器的文本列

import pandas as pd
import streamlit as st
data_df = pd.DataFrame(
    {
        "widgets": ["st.selectbox", "st.number_input", "st.text_area", "st.button"],
    }
)
st.data_editor(
    data_df,
    column_config={
        "widgets": st.column_config.TextColumn(
            "Widgets",
            help="Streamlit **widget** commands ????",
            default="st.",
            max_chars=50,
            validate="^st\.[a-z_]+$",
        )
    },
    hide_index=True,
)

在上述示例中，我们继续介绍了 st.column_config 的另一个类 st.column_config.TextColumn，可以用来定制数据编辑器的文本列。

我们仍然使用之前的数据框 data_df，其中包含一个名为 “widgets” 的列，存储了几个 Streamlit 的小部件命令。

使用 st.data_editor 来展示可编辑的数据框，通过使用 column_config 参数对列进行定制。本次我们针对 “widgets” 列使用 st.column_config.TextColumn 进行定制。

我们为 “widgets” 列创建了一个 st.column_config.TextColumn 对象，并指定了以下参数：

title：设置列的标题为 “Widgets”。

help：提供帮助文本，以解释该列是关于 Streamlit 小部件命令的。

default：设置默认值为 “st.”。

max_chars：限制输入文本的最大字符数为 50。

validate：使用正则表达式进行验证，确保值符合 “st.” 以及小写字母和下划线的规则。

通过使用 st.column_config.TextColumn，我们可以对文本列进行更细致的控制和限制。可以设置标题、帮助文本、默认值、字符数限制和输入验证规则，以确保用户提供有效的值。

通过定制文本列，我们可以增强数据编辑器的功能和用户体验，允许用户更轻松地输入和处理数据。