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分享一个2022年火遍全网的Python框架
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最近Python圈子当中出来一个非常火爆的框架PyScript,该框架可以在浏览器中运行Python程序,只需要在HTML程序中添加一些Python代码即可实现。

最近Python圈子当中出来一个非常火爆的框架PyScript,该框架可以在浏览器中运行Python程序,只需要在HTML程序中添加一些Python代码即可实现。该项目出来之后便引起了轰动,马上蹿升到了Github趋势榜榜首,短短20天已经有10K+的star了。既然如此,小编今天就带大家来看看该框架是如何使用的。

HelloWorld

我们先来看一下简单的例子,代码如下:

<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> print('Hello, World!') </py-script> </body>
</html>

其中Python代码被包裹在了py-script标签里面,然后我们在浏览器中查看出来的结果,如下所示:

要不来画个图

下面这一个例子当中,我们尝试将matplotlib绘制图表的代码放置到HTML代码当中去,以实现绘制出一张直方图的操作。首先是matplotlib代码部分,

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
## 随机生成满足正态分布的随机数据
rv = np.random.standard_normal(1000)

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(rv, bins=30)

output:

然后我们将上面的代码放置到HTML代码当中去,代码如下:

<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>Plotting a histogram of Standard Normal distribution</h1>
<div id="plot"></div>
<py-script output="plot">
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(42)
rv = np.random.standard_normal(1000)
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(rv, bins=30)
fig
</py-script>
</body>
</html>

output:

由于我们后面需要用到numpy和matplotlib两个库,因此我们通过py-env标签来引进它们,另外

再画个折线图

我们在上面的基础之上,再来绘制一张折线图,首先我们再创建一个div标签,里面的id是lineplot,代码如下:

<div id="lineplot"></div>

同样地在py-script标签中放置绘制折线图的代码,output对应div标签中的id值:

<py-script output="lineplot">
.........
</py-script>

绘制折线图的代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()

year1 = [2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
population1 = [30, 46, 45, 55, 48]
year2 = [2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
population2 = [43, 48, 44, 75, 45]

plt.plot(year1, population1, marker='o', linestyle='--', color='g', label='Countr_1')
plt.plot(year2, population2, marker='d', linestyle='-', color='r', label='Country_2')

plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Population (M)')
plt.title('Year vs Population')
plt.legend(loc='lower right')
fig

output:

现阶段运行带有Pyscript的页面加载速度并不会特别地快,该框架刚刚推出,仍然处于测试的阶段,后面肯定会不断地优化。要是遇到加载速度慢地问题,读者朋友看一下是不是可以通过更换浏览器得以解决。

责任编辑:赵宁宁 来源: 关于数据分析与可视化
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