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分享一個2022年火遍全網的Python框架
2022-05-18
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作者：俊欣

來源：關于數據分析與可視化

最近Python圈子當中出來一個非?；鸨目蚣?span style="color:#3594F7;">PyScript，該框架可以在瀏覽器中運行Python程序，只需要在HTML程序中添加一些Python代碼即可實現。該項目出來之后便引起了轟動，馬上躥升到了Github趨勢榜榜首，短短20天已經有10K+的star了。既然如此，小編今天就帶大家來看看該框架是如何使用的。

HelloWorld

我們先來看一下簡單的例子，代碼如下 

<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代碼被包裹在了py-script標簽里面，然后我們在瀏覽器中查看出來的結果，如下所示

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要不來畫個圖

下面這一個例子當中，我們嘗試將matplotlib繪制圖表的代碼放置到HTML代碼當中去，以實現繪制出一張直方圖的操作。首先是matplotlib代碼部分， 

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

np.random.seed(42) ## 隨機生成滿足正態分布的隨機數據 rv = np.random.standard_normal(1000)

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

output

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然后我們將上面的代碼放置到HTML代碼當中去，代碼如下 

<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

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由于我們后面需要用到numpy和matplotlib兩個庫，因此我們通過py-env標簽來引進它們，另外

再畫個折線圖

我們在上面的基礎之上，再來繪制一張折線圖，首先我們再創建一個div標簽，里面的id是lineplot，代碼如下 

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

同樣地在py-script標簽中放置繪制折線圖的代碼，output對應div標簽中的id值 

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

繪制折線圖的代碼如下 

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

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現階段運行帶有Pyscript的頁面加載速度并不會特別地快，該框架剛剛推出，仍然處于測試的階段，后面肯定會不斷地優化。要是遇到加載速度慢地問題，讀者朋友看一下是不是可以通過更換瀏覽器得以解決。


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