分享一个2022年火遍全网的Python开放性

作者：俊欣

来源：关于统计分析与可视化

最近Python圈子之中出来一个并不火爆的基本PyScript，该基本可以在HTML之中直通Python程序在，只所需在HTML程序在之中替换成一些Python字符即可构建。该项目出来之后便引发了轰动，马上蹿升到了Github渐进榜榜首，短短20天并未有10K+的star了。既然如此，小编今天就带上大家来忘了该基本是如何使用的。

HelloWorld

我们先来看一下简单的例子，字符如下

print('Hello, World!')

其之中Python字符被包裹在了py-script标记外面，然后我们在HTML之中查询出来的结果，如下简述

要不行画个图

下面这一个例子之中，我们尝试将matplotlib画图表的字符安放到HTML字符之中去，以构建画出一张概率分布的操作。首先是matplotlib字符部分，

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

np.random.seed(42)

## 随机生成受限制标准差的随机图表

rv = np.random.standard_normal(1000)

fig, ax = plt.subplots()

ax.hist(rv, bins=30)

output

然后我们将上面的字符安放到HTML字符之中去，字符如下

- numpy

- matplotlib

Plotting a histogram of Standard Normal distribution

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

output

由于我们后面所需用到numpy和matplotlib两个库，因此我们通过py-env标记来引进它们，另外

再次画个折线图

我们在上面的基础之上，再次来画一张折线图，首先我们再次创建一个div标记，外面的id是lineplot，字符如下

比如说地在py-script标记之中安放画折线图的字符，output对应div标记之中的id差值

画折线图的字符如下

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='便是', 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

现阶段直通带上有Pyscript的页面加载速度并就会同样地快，该基本刚刚推出，几乎位处测试的阶段，后面赞许就会不断地优化。要是遇到加载以致于地难题，读者朋友看一下是不是可以通过更换HTML方才应对。

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