本文最初发布于 Better Programming。 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,作为主题发言人之一的 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,这是最流行的 Python 和 R 分发版之一,主要应用于数据科学。Peter 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,这可能有利于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 颗星。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! 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,定义了 HTML 页面的元数据和关键信息, 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,在其中添加以下代码,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: 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:
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。 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。 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。 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:
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)。 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: 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:
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。 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。 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: 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。 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。如果你尝试跟着本教程运行代码,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。 查看英文原文: https:///running-python-script-on-the-web-using-pyscript-the-next-big-thing-8ace9543d75 |
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