问题场景与现象
当开发者尝试使用st.experimental_show_raw方法显示非标准数据格式时，常会遇到"Unsupported data type"错误。这个实验性方法设计用于原始数据可视化，但对输入格式有严格限制。典型报错场景包括：
- 尝试渲染自定义类实例时抛出
TypeError - 处理二进制数据时出现编码异常
- 嵌套数据结构导致的递归显示问题
根本原因分析
Streamlit的内部渲染引擎依赖数据序列化协议，当前版本(1.22+)对以下格式支持有限：
- 非JSON兼容的Python对象（如Pandas DataFrame的扩展类型）
- 包含循环引用的数据结构
- 超过默认深度限制的嵌套字典
核心限制源于底层使用的orjson库的序列化规则，该库相比标准json模块虽然性能更优，但类型支持范围更窄。
解决方案
1. 数据预处理
def convert_to_displayable(data):
if isinstance(data, (pd.DataFrame, pd.Series)):
return data.to_dict(orient='records')
elif hasattr(data, '__dict__'):
return vars(data)
return data
raw_data = convert_to_displayable(your_data)
st.experimental_show_raw(raw_data)2. 使用替代显示方案
| 数据类型 | 替代方案 |
|---|---|
| 二进制数据 | st.code(base64.b64encode(data)) |
| 复杂对象 | st.json(vars(obj)) |
| 大型数据集 | st.dataframe(data) |
3. 深度配置调整
通过修改Streamlit的运行时配置增加处理深度：
import streamlit as st
from streamlit.runtime.state import get_script_run_ctx
ctx = get_script_run_ctx()
ctx.max_display_depth = 10 # 默认值为3最佳实践
建议采用防御性编程策略：
- 使用
try-except块包裹高风险操作 - 实现数据验证中间件
- 对敏感数据添加过滤层
性能敏感场景可考虑分块加载策略，结合st.progress显示处理状态。
版本兼容性说明
该问题在不同Streamlit版本的表现：
- v1.18-1.21：部分支持自定义类型
- v1.22+：强制类型检查更严格
- Nightly builds：实验性支持protobuf格式