
作者:俊欣
來源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化
最近Python圈子當(dāng)中出來一個(gè)非?;鸨目蚣?span style="color:#3594F7;">PyScript,該框架可以在瀏覽器中運(yùn)行Python程序,只需要在HTML程序中添加一些Python代碼即可實(shí)現(xiàn)。該項(xiàng)目出來之后便引起了轟動(dòng),馬上躥升到了Github趨勢(shì)榜榜首,短短20天已經(jīng)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。
我們先來看一下簡(jiǎn)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(biāo)簽里面,然后我們?cè)跒g覽器中查看出來的結(jié)果,如下所示
下面這一個(gè)例子當(dāng)中,我們嘗試將matplotlib繪制圖表的代碼放置到HTML代碼當(dāng)中去,以實(shí)現(xiàn)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(jī)生成滿足正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù) rv = np.random.standard_normal(1000)
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(rv, bins=30)
output
然后我們將上面的代碼放置到HTML代碼當(dāng)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
由于我們后面需要用到numpy和matplotlib兩個(gè)庫,因此我們通過py-env標(biāo)簽來引進(jìn)它們,另外
我們?cè)谏厦娴幕A(chǔ)之上,再來繪制一張折線圖,首先我們?cè)賱?chuàng)建一個(gè)div標(biāo)簽,里面的id是lineplot,代碼如下
<div id="lineplot"></div>
同樣地在py-script標(biāo)簽中放置繪制折線圖的代碼,output對(duì)應(yīng)div標(biāo)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
現(xiàn)階段運(yùn)行帶有Pyscript的頁面加載速度并不會(huì)特別地快,該框架剛剛推出,仍然處于測(cè)試的階段,后面肯定會(huì)不斷地優(yōu)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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