前言

昨天我們把藥品資訊存進了 SQLite，今天的任務是：讓使用者能查得到！ 光有資料庫還不夠，如果要拿給一般人用，一定需要一個介面。這裡我選擇 Streamlit，因為它可以快速把 Python 程式變成網頁介面，不需要自己寫前端或後端，非常適合用來展示成果。

實作流程

1.安裝 Streamlit

pip install streamlit

2.建立 app.py

import streamlit as st

#頁面標題
st.title("AI 藥品小幫手 – 查詢介面")

#使用者輸入
keyword = st.text_input("請輸入藥品名稱：")

#查詢按鈕
if st.button("查詢"):
    if keyword == "普拿疼":
        result = {
            "成分": "Acetaminophen 500mg",
            "用途": "緩解頭痛、牙痛、經痛等",
            "副作用": "過量可能傷肝、噁心、皮疹",
            "注意事項": "避免與酒精同時使用"
        }
    else:
        result = {"提示": f"找不到 {keyword} 的相關資訊"}

    #顯示查詢結果
    st.write("查詢結果：")
    for k, v in result.items():
        st.write(f"**{k}**：{v}")

3.執行程式

streamlit run app.py

打開瀏覽器，就能看到網頁查詢工具！

測試結果

我用普拿疼當測試案例，當我在輸入框輸入藥品名稱並按下查詢後，網頁立刻顯示藥品的成分、用途、副作用與注意事項。整個體驗很流暢，感覺就像在使用一個迷你版的藥品百。

而且 Streamlit 本身還支援很多功能，例如：

• 下拉選單（方便選藥品分類）

• 圖表繪製（之後可以拿來做副作用比例分析）

• 圖片顯示（或許可以展示藥品包裝）

這些功能都可以讓介面更生動。光是今天完成的第一版，已經比命令列輸出好看太多，操作方式也對一般人更友善。

心得

今天最大的收穫就是：「資料 + 介面 = 工具」。
資料庫雖然能存放很多資訊，但如果沒有好的介面，使用者根本無法真正受惠。Streamlit 幫我快速解決了這個問題，幾乎不用額外花時間學習新框架，只要用熟悉的 Python，就能完成一個小型網頁應用。

未來的計畫是把這個查詢介面連接 SQLite，讓使用者輸入藥品名稱時，可以直接從資料庫撈資料，而不是靠程式裡的假資料。這樣一來，整個專案的骨架就會成形：

• 從資料來源（爬蟲 + API）

• 到資料整理（白話化 + 翻譯）

• 再到資料庫（SQLite 存放）

• 最後透過 Streamlit 查詢

一步一步堆疊起來，逐漸變成一個完整的「AI 藥品小幫手」。