基于python详解PyScript到底是什么
前言:
最近 Anaconda 开大会发布了 PyScript ，它允许我们将 Python 代码嵌入到 HTML 中，并在浏览器中允许。PyScript 旨在为用户提供一流的编程语言，该语言具有一致的样式规则、更具表现力且更易于学习。
熟悉前端的朋友应该马上就可以反应到：这就是替代 JavaScript 啊！
确实，这个功能就类似于 JavaScript，如果后面发展得好的话，我们完全可以不写 JavaScript，直接写 Python 也能实现一样的效果。
这个项目出来之后，马上蹿升到 GitHub 趋势榜榜首，短短20天已经有 10K+ 的 star 了，可见其热度之高。
我们不知道 anaconda 有没有这个野心，但是 PyScript 的出现，确实是一件振奋人心的事情，意味着你会 Python 的话，再加上前端知识，就可以写出漂亮的前端页面了。对于 Pythoner 来说，我们可以用 Python 和 HTML前端知识做全栈工程师了。
作用
PyScript 核心特性：
- Python in the browser：启用 drop-in content、外部文件托管（基于 Pyodide 项目），以及不依赖服务器端配置的应用程序托管。
- Python 生态：提供流行的 Python 和科学计算软件包（例如 numpy, pandas, scikit-learn 等）。
- Python with JavaScript：在 Python 和 JavaScript 对象和命名空间之间进行双向通信。
- 环境管理：开发者可定义要引入哪些包和文件，以便页面代码的运行。
- 可视化应用开发：开发者可使用现成的 UI 组件，如按钮、容器、文本框等。
- 灵活的框架：开发者可以利用它在 Python 中直接创建和分享新的可插拔和可扩展的组件。
PyScript 目标：
- 提供干净简单的 API。
- 支持标准 HTML。
- 扩展 HTML 以读取稳定且可靠的自定义组件。
- 提供可插拔、可扩展的组件系统。
使用方法
下面，我们来体验一下这个新生事物吧！
我们可以使用 CDN 来安装 PyScript：
<link rel="stylesheet" href="https://pyscript.net/alpha/pyscript.css" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" /> <script defer src="https://pyscript.net/alpha/pyscript.js"></script>
接着，我们来看看一个简单的页面：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<!-- 引入 PyScript -->
<link rel="stylesheet" href="https://pyscript.net/alpha/pyscript.css" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" />
<script defer src="https://pyscript.net/alpha/pyscript.js"></script>
<title>First PyScript Application</title>
<style>
py-script {
width: 100%;
height: 100%;
font-size: 20px;
text-align: center;
position: absolute;
}
</style>
</head>
<body>
<py-script>
print('Hello PyScript!')
</py-script>
</body>
</html>运行这个程序，你就可以在浏览器页面上看到这个结果了：
这就是我们著名的Hello式问候！
这段前端代码里面，我们直接使用py-script标签包裹 Python 代码，就实现前端脚本控制功能了。
我这里是在 vscode 里面运行的，运行代码之前需要安装Live Server这个插件，然后就可以直接浏览器访问了。
我们再来看一个复杂一点的例子：
<html>
<head>
<link rel="stylesheet" href="https://pyscript.net/alpha/pyscript.css" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" />
<script defer src="https://pyscript.net/alpha/pyscript.js"></script>
<link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.1.3/dist/css/bootstrap.min.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet" crossorigin="anonymous">
</head>
<body>
<b><p>Today is <u><label id='today'></label></u></p></b>
<br>
<div id="pi" class="alert alert-primary"></div>
<py-script>
import datetime as dt
pyscript.write('today', dt.date.today().strftime('%A %B %d, %Y'))
def compute_pi(n):
pi = 2
for i in range(1,n):
pi *= 4 * i ** 2 / (4 * i ** 2 - 1)
return pi
pi = compute_pi(100000)
pyscript.write('pi', f'π is approximately {pi:.3f}')
</py-script>
</body>
</html>这个例子中，我们使用<py-script>标签，在里面提供.write()方法，将字符串写到页面的标签中。
运行这段代码，我们会看到浏览器页面的结果：
我们还可以在页面中引入 Python 的包，来实现一些简便的操作。
<html> <head> <link rel="stylesheet" href="https://pyscript.net/alpha/pyscript.css" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" /> <script defer src="https://pyscript.net/alpha/pyscript.js"></script> <py-env> - numpy - matplotlib </py-env> </head> <body> <h1>Let's plot random numbers</h1> <div id="plot"></div> <py-script output="plot"> import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn(1000) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(x, y) fig </py-script> </body> </html>
在这里，我们引用了numpy和 matplotlib这两个包，引用包是在<head>标签内部通过<py-env>标签来实现。
运行这个程序，我的页面始终处于加载状态：
现阶段，运行带有 PyScript 的页面加载速度还是有点感人的，好像一下子回到了原始年代。所以，想要被大家广泛使用还有很长的路要走。
目前阶段，我们还只能继续等待，想要尝鲜的话，可以在去 GitHub 上看看。在公众号后台留言PyScript获取项目的 GitHub 地址。
总结
项目现在还在完善阶段，许多功能还没有支持，但是从其热度和参与贡献的人数来看，前途还是光明的，毕竟 Python 有着这么多的应用基础，学会 Python 就可以写前端， Python 的那些便捷操作库都可以在页面直接使用的话，会大大提高大家的效率，我们也不用去学习现在越来越复杂的那一套前端技术了。
到此这篇关于基于python详解PyScript到底是什么的文章就介绍到这了,更多相关python PyScript内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
Python中pandas库sort_values()方法的使用
最后去看了有关于 sort_values 的文档，成功解决先把单词出现频次由高往低依次排序，再把频次相同的情况下的单词按照 MD5 值排序这个问题，下面通过本文讲解下Python中pandas库sort_values()方法的使用，感兴趣的朋友一起看看吧2023-07-07
这篇文章主要介绍了Python实现字典去除重复的方法,涉及Python字典遍历、文件读取、去除重复等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下2017-07-07
为了保持自动化测试用例的健壮性,异常的捕获及处理,日志的记录对掌握自动化测试执行情况尤为重要,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python自动化测试之异常处理机制的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-06-06
这篇文章主要介绍了Scrapy中如何向Spider传入参数的方法实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-09-09
这篇文章主要介绍了Python下简易的单例模式，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-04-04
这篇文章主要介绍了python框架flask表单实现详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2019-11-11
这篇文章主要介绍了python字符串过滤性能比较5种方法的相关资料,需要的朋友可以参考下2017-06-06
Flask创建并运行数据库迁移的过程是一个涉及多个步骤的操作,旨在帮助开发者在开发过程中管理数据库模式的变化,而不需要手动地删除和重建数据库表,从而避免数据丢失,以下是一个详细的步骤说明,需要的朋友可以参考下2024-09-09
Pandas 是专注于表格数据处理的 Python 第三方库,能帮助我们完成各种各样的表格数据操作,本文主要介绍了pandas交换行的具体实现,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下2024-04-04
有时候需要先检测一个文件的编码，然后将其转化为另一种编码。这时候就会用到chardet（chardet是python的一个第三方库，是非常优秀的编码识别模块）2015-06-06
最新评论