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python快速编程入门第2版源代码(PyScript让Python)

python快速编程入门第2版源代码(PyScript让Python)这很酷,不是吗?如果你不熟悉 Web 开发,但了解 Python,就可以使用 PyScript 嵌入任何有效的 Python 代码。让我们再看一个例子。在上面的代码片段中,你可能已经注意到以下三个关键点:我们知道,HTML 文件是大多数网站最常见的元素。在创建网站时,我们的工作就是直接或间接地通过一些框架来编制 HTML 文件。在典型的 HTML 文件中,你会看到各种类型的标签。例如,<head>定义了 HTML 页面的元数据和关键信息,<title>是整个文档的标题,而<h1>、<h2>等定义了不同级别的内容标题。如前所述,PyScript 允许你在 HTML 中编写 Python 脚本,它使用一个特殊的标签py-script。在这个标签中,你可以嵌入 Python 脚本。要了解它是如何工作的,可以创建一个 HTML 文件,其中包含以下代码

python快速编程入门第2版源代码(PyScript让Python)(1)

这是下一个大事件吗?如果继续发展下去,有可能。

在 2022 年 PyCon 美国大会期间,作为主题演讲嘉宾之一的 Peter Wang 公布了 PyScript,一种在 HTML 中直接编写 Python 脚本的方法。或许你不知道 Peter,但你可能听说过 Anaconda,这是一种流行的开源的 Python 和 R 语言的发行版本,特别关注数据科学。Peter 正是 Anaconda 的 CEO 和联合创始人。

换言之,PyScript 是由一家著名的科技公司开发的,这可能会保证它在不久的将来成为可行的方案。它在 Python 和 Web 开发者中受到了极大的关注,GitHub 上已有超过 10k 颗 Stars。然而,它是否能成为一个成功的、有竞争力的产品,取决于长期的时间和开发投入。目前,它还有一些已知的缺陷(将在最后讨论)。

闲话少说,让我们快速了解一下这个令人振奋的产品吧!

py-script 标签

我们知道,HTML 文件是大多数网站最常见的元素。在创建网站时,我们的工作就是直接或间接地通过一些框架来编制 HTML 文件。在典型的 HTML 文件中,你会看到各种类型的标签。例如,<head>定义了 HTML 页面的元数据和关键信息,<title>是整个文档的标题,而<h1>、<h2>等定义了不同级别的内容标题。

如前所述,PyScript 允许你在 HTML 中编写 Python 脚本,它使用一个特殊的标签py-script。在这个标签中,你可以嵌入 Python 脚本。要了解它是如何工作的,可以创建一个 HTML 文件,其中包含以下代码,并使用 Chrome 浏览器打开该文件。在 Chrome 浏览器中,你应该能够看到类似下面这样的内容:

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作者截图

在上面的代码片段中,你可能已经注意到以下三个关键点:

  • link标签定义了一个外部样式表。在这个例子中,我们使用了 PyScript 提供的css文件。
  • 我们使用script标签来嵌入一个由src定义、由 PyScript 托管的外部脚本。我们使用了defer,这样脚本会在下载和页面解析完成后执行——本质上是一种延迟执行,而不是实时执行。
  • 最有趣的部分是py-script标签。如你所见,print("Hello World!")是 Python 代码。当执行 HTML 文件时,就可以看到代码求值结果。

这很酷,不是吗?如果你不熟悉 Web 开发,但了解 Python,就可以使用 PyScript 嵌入任何有效的 Python 代码。让我们再看一个例子。

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另一个 PyScript 示例(图片由作者提供)

在这里,我们写了一些需要计算的代码,可以看到,脚本得到了正确的执行。

py-env 标签

在编写更复杂的代码时,就需要使用第三方库。在这种情况下,我们可以利用py-env标签。你可能已经猜到的,env 是 environment 的缩写。py-env标签中列出了运行代码所需的 Python 包。

你可能知道,许多数据科学家都使用 pandas 进行数据处理工作。让我们看看下面的例子。

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使用包的 PyScript(图片由作者提供)

如你所见,我们在py-env标签中指定了依赖项(即 Pandas),该标签包含在head标签中。如果页面需要多个依赖项,可以在这里把它们全部列出:

<py-env> - pandas - matplotlib - numpy </py-env>

复制代码

如你所见,在py-script标签中,我们确实可以使用 Pandas 库来创建一个DataFrame对象。然而,当我们把打印出来时就会发现,它是一个单行,而不是一个结构化的数据表。没有一个适当的结构,我们就无法理解这些数据。幸运的是,我们可以使用write函数(下文会讨论)。

将内容写入指定标签

除了 Python 中的标准打印函数print,作为脚本的一部分,PyScript 有自己的write函数,可以将数据发送到页面上指定的 Web 元素中。请看下面的例子:

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PyScript 写函数 write(图片由作者提供)

与之前的例子相比,上述代码片段有两个重大变化:

  • 我们现在定义了一个 id 为"DataFrame"的div,这样稍后就可以引用。
  • 在py-script标签中,我们创建一个与之前相同的DataFrame对象。但现在,我们不是调用print,而是调用pyscript.write函数,请求 PyScript 处理并在"DataFrame"中显示DataFrame对象。从输出可以看到,我们现在有一个结构化的表格了。

write函数不仅能够打印表格,还能够打印数字。下面的例子向你展示了我们如何使用matplotlib(一个流行的 Python 包,用于数据可视化)来显示由 Python 创建的图。

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PyScript 打印图(图片由作者提供)

如你所见,write 函数以期望的方式显示了图。

py-repl 标签

Python 学习的最好方法之一是使用 REPL:读取(Read)、求值(Evaluate)、打印(Print)和循环(Loop)。也就是说,使用一个交互式的 Python 控制台,输入一些代码,Python 对其进行求值并打印适当的输出,然后重复这个过程。Web 页面也可以提供这样的 REPL 环境,比如 Jupyter Notebook。

PyScript 可以使用py-repl标签提供与此类似的东西。在这个元素中,你可以让用户自己编写代码,也可以以编程方式输入代码。请看下面的例子:

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PyScript REPL(图片由作者提供)

如你所见,上图中有一个单元格,其中包括在py-repl标签中指定的代码。值得注意的是,单元格中的代码可以引用我们之前在py-script标签中定义的变量。一切看起来都很协调。

感想

本文介绍的内容是现阶段 PyScript 所能提供的主要亮点。它似乎是一个很有前途的产品,因为它提供了一个灵活的框架,让 Python 程序员可以在没有太多 Web 开发知识的情况下创建 Web 应用。然而,也有其他类似的成功的产品,因此,竞争会很激烈。

例如,如果我需要为自己的数据科学项目创建一个 Web 应用,我就会直接使用 Streamlit。它的功能已经相对成熟。请注意,虽然都与 Web 开发有关,但 PyScript 和 Streamlit 属于不同的产品系。PyScript 应该更通用,因为它的目标是让你可以在任何网页上嵌入任何 Python 代码,Streamlit 做不到这一点。

在 PyScript 为更多的人所接受之前,它有几个问题必须解决。例如,Web 页面的加载速度非常慢。如果你尝试跟随本教程运行代码,可能就会注意到,在 Web 页面的显示会有一个明显的滞后。

尽管如此,我还是觉得这个产品会继续发展,我的信心主要来自于它的开发者——给我们带来极好的 Anaconda 工具的 Anaconda 团队。

本文最初发布于 Better Programming。

查看英文原文:Running Python Scripts on the Web Using PyScript

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