Delete main.py

main.py

@@ -1,91 +0,0 @@
-import streamlit as st
-import json
-from pygwalker.api.streamlit import StreamlitRenderer, init_streamlit_comm
-from vnstock import *
-
-# start with wide mode
-st.set_page_config(layout="wide")
-
-st.image('https://vnstock.site/wp-content/uploads/2023/07/vnstock-logo-120x60.jpg', width=120)
-st.header("Thư viện mẫu Streamlit Web App cho người mới bắt đầu")
-
-# Create 3 tabs
-screener, help, credit = st.tabs(["Bộ lọc cổ phiếu", "Hướng dẫn", "Giới thiệu"])
-
-
-default_query = {"exchangeName": "HOSE,HNX,UPCOM",
-            "marketCap": (100, 1000)}
-
-@st.cache_data
-def tcbs_screener(query, limit=1700):
-    screener_df = stock_screening_insights (query, size=limit, drop_lang='en')
-    return screener_df
-
-def pygwalker_part (df):
-    # Initialize pygwalker communication
-    init_streamlit_comm()
-    renderer = StreamlitRenderer(df, spec="./gw_config.json", debug=False)
-    renderer.render_explore()
-
-# Define the content of each tab
-with screener:
-    st.markdown("## Bộ lọc cổ phiếu")
-
-    # define 3 columns with equally width
-    col1, col2, col3 = st.columns([1.5, 1, 1])
-    with col1:
-        # allow user to select exchange from HOSE, HNX, UPCOM
-        exchange = st.multiselect("Sàn giao dịch", ["HOSE", "HNX", "UPCOM"], default=["HOSE", "HNX", "UPCOM"])
-    with col2:
-        # allow user to input market cap range
-        market_cap = st.slider("Vốn hóa thị trường", 0, 10000, (100, 1000))
-    with col3:
-        # show a number input to define the limit of the result
-        limit = st.number_input("Số lượng cổ phiếu tối đa", min_value=10, max_value=2000, value=1700)
-    
-    # update the query with the user input
-    query = {"exchangeName": ",".join(exchange),
-            "marketCap": market_cap}
-    # call the function to get the result
-    screener_df = tcbs_screener(query, limit)
-    # show the result in a table
-    st.write(screener_df)
-
-    st.markdown('## Khám phá')
-    pygwalker_part (screener_df)
-
-
-
-
-with help:
-    st.markdown("## Hướng dẫn")
-    help_details = """
-    ## Sử dụng Streamlit Cloud
-    1. Tạo Github repository bằng cách folk repo này trên Github hoặc tạo mới một repo và copy toàn bộ nội dung trong thư mục repo này vào.
-    2. Truy cập Streamlit Cloud (cần đăng ký mới nếu chưa có tài khoản tại: https://share.streamlit.io). Bạn có thể đăng nhập bằng tài khoản Github hiện có.
-    3. Tạo ứng dụng mới trên Streamlit Share bằng cách chọn New app > Use existing repo và chọn repo bạn chuẩn bị sẵn trên Github
-    ![](./assets/images/streamlit_cloud_setup_new_repo_thinhvu_vnstock_learn-anything.png)
-    ## Sử dụng Hugging Face Spaces
-    1. Tạo tài khoản Hugging Face tại: https://huggingface.co
-    2. Truy cập Hugging Face Spaces tại: https://huggingface.co/new-space để tạo một không gian mới
-    3. Đặt tên url cho không gian của bạn, ví dụ `vnstock-app`
-    4. Chọn Space SDK là Streamlit
-    5. Chọn chế độ chia sẻ công khai (Public) hay riêng tư (Private)
-    6. Chọn Create Space để hoàn tất.
-    7. Truy cập tab `Files` và chọn nút (button) `Upload files` để tải lên toàn bộ nội dung trong thư mục repo này.
-    """
-    st.markdown(help_details)
-
-with credit:
-    credit_details = """
-    ## Giới thiệu
-    
-    Đây là mẫu Web App đơn giản minh họa cho người mới làm quen với việc xây dựng Data app trên nền tảng Web bằng streamlit trong Python.
-
-    ## Tác giả
-    * Tác giả: [Thinh Vu](https://thinhvu.com) @ vnstock.site
-    * Email: support@vnstock.site
-    * Website: [vnstock.site](https://vnstock.site)
-    * Bạn có thể gửi tặng tác giả Cafe qua QR thay lời cảm ơn. Chi tiết [tại đây](https://docs.vnstock.site/community/tai-tro-du-an-vnstock/)    
-    """
-    st.markdown(credit_details)