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一日一技:丟掉JavaScript,用HTML和Python做網站

WBOY
發布: 2023-04-11 23:52:08
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有时候,我们的电脑上没有安装Python,但你需要验证一段Python代码的运行效果。

又有时候,你想做一个网页,但是你只会HTML和Python。那么如果要做一个带有一些复杂逻辑的网页,只能去学JavaScript吗?

其实未必。如果你不考虑网页美观的话,你可以用HTML + Python实现一个简单的网页。

今天我们要介绍的东西,叫做PyScript,使用它,不需要安装任何软件。只要有一个记事本,就能写一段HTML+Python的代码。写完以后,双击这个HTML文件,用浏览器打开,就能直接看到Python代码的运行结果。

假设我现在要写一段代码,使用高效的算法计算斐波那契数列前10项的值。现在我已经把代码写好了,想验证一下它是否正确:

def fib(n):
if n in [1, 2]:
return 1
a = 1
b = 1
for _ in range(2, n):
a, b = b, a + b
return b
登入後複製

我的电脑上没有Python,我也不知道任何在线的Python解释器。怎么办呢?这个时候,你只需要在这个Python代码的前后再添加一些HTML代码,把它保存成一个.html文件就可以了:

<html>
<head>
<link rel="stylesheet" href="https://pyscript.net/alpha/pyscript.css" />
<script defer src="https://pyscript.net/alpha/pyscript.js"></script>
</head>
<body>
<py-script>
def fib(n):
if n in [1, 2]:
return 1
a = 1
b = 1
for _ in range(2, n):
a, b = b, a + b
return b

for i in range(1, 11):
print(f'第{i}项的结果是:{fib(i)}')
</py-script>
</body>
</html>
登入後複製

保存以后,双击这个HTML文件,用浏览器打开,就可以看到运行结果了,如下图所示:

一日一技:丟掉JavaScript,用HTML和Python做網站

到目前为止,似乎跟那些在线的Python运行环境没什么区别。但PyScript更厉害的是,它自带了一些常见的第三方库,例如numpy或者Matplot,甚至它还可以手动安装第三方库。

对于它自带的numpy和matplotlib,可以直接使用标签声明:

<html>
<head>
<link rel="stylesheet" href="https://pyscript.net/alpha/pyscript.css" />
<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>

<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>
登入後複製

运行效果如下图所示:

一日一技:丟掉JavaScript,用HTML和Python做網站

如果你想安装第三方库,只需要去下载这个库对应的.whl文件,把它跟HTML文件放到一起,然后在中使用相对路径导入就可以了。但经过我的测试,导入的requests工作起来有点问题。因此就不多介绍了。看看官方是否会修复这个bug吧。

PyScript的Github[1]上,给了不少Demo,甚至可以用它来做超级马里奥的网页游戏。大家有兴趣可以看看。

总结

目前仅仅从运行Python代码这个小功能上,PyScript做的比Jupyter还是差远了。但是PyScript可以编辑修改HTML元素,这样它就可以在一定程度上替代JavaScript,从而配合HTML实现一些功能复杂的网页。

参考资料

[1]Github: https://github.com/pyscript/pyscript

以上是一日一技:丟掉JavaScript,用HTML和Python做網站的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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來源:51cto.com
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