关于python:分享一个2022年火遍全网的Python框架

最近 Python 圈子当中进去一个十分火爆的框架 PyScript，该框架能够在浏览器中运行Python 程序，只须要在 HTML 程序中增加一些 Python 代码即可实现。该我的项目进去之后便引起了轰动，马上蹿升到了 Github 趋势榜榜首，短短 20 天曾经有 10K+ 的 star 了。既然如此，小编明天就带大家来看看该框架是如何应用的。

咱们先来看一下简略的例子，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 标签外面，而后咱们在浏览器中查看进去的后果，如下所示

上面这一个例子当中，咱们尝试将 matplotlib 绘制图表的代码搁置到 HTML 代码当中去，以实现绘制出一张直方图的操作。首先是 matplotlib 代码局部，

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

而后咱们将下面的代码搁置到 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

因为咱们前面须要用到 numpy 和matplotlib两个库，因而咱们通过 py-env 标签来引进它们，另外

咱们在下面的根底之上，再来绘制一张折线图，首先咱们再创立一个 div 标签，外面的 id 是lineplot，代码如下

<div id="lineplot"></div>

同样地在 py-script 标签中搁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地地快，该框架刚刚推出，依然处于测试的阶段，前面必定会一直地优化。要是遇到加载速度慢地问题，读者敌人看一下是不是能够通过更换浏览器得以解决。

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HelloWorld

要不来画个图

再画个折线图