先要明白的是，javascript和python都是解释型语言，它们的运行是需要具体的runtime的。

• Python： 我们最常安装的Python其实是cpython，就是基于C来运行的。除此之外还有像pypy这样的自己写了解释器的，transcrypt这种转成js之后再利用js的runtime的。基本上，不使用cpython作为python的runtime的最大问题就是通过pypi安装的那些外来包，甚至有一些cpython自己的原生包（像 collections 这种）都用不了。
• JavaScript： 常见的运行引擎有google的V8，Mozilla的SpiderMonkey等等，这些引擎会把JavaScript代码转换成机器码执行。基于这些基础的运行引擎，我们可以开发支持JS的浏览器（比如Chrome的JS运行引擎就是V8）；也可以开发功能更多的JS运行环境，比如Node.js，相当于我们不需要一个浏览器，也可以跑JS代码。有了Node.js，JS包管理也变得方便许多，如果我们想把开发好的Node.js包再给浏览器用，就需要把基于Node.js的源代码编译成浏览器支持的JS代码。

在本文叙述中，假定：

• 主语言： 最终的主程序所用的语言
• 副语言： 不是主语言的另一种语言

例如，python调用js，python就是主语言，js是副语言

TL; DR

适用于：

1. python和javascript的runtime（基本特指cpython[不是cython！]和Node.js）都装好了
2. 副语言用了一些复杂的包（例如python用了numpy、javascript用了一点Node.js的C++扩展等）
3. 对运行效率有要求的话:
4. python与javascript之间的交互不能太多，传递的对象不要太大、太复杂，最好都是可序列化的对象
5. javascript占的比重不过小。否则，python调js的话，启动Node.js子进程比实际跑程序还慢；js调python的话，因为js跑得快，要花很多时间在等python上。
6. 因为IPC大概率会用线程同步输入输出，主语言少整啥多进程多、线程之类的并发编程

有库！有库！有库！

python调javascript

• JSPyBridge ： pip install javascript优点：作者还在维护，回issue和更新蛮快的。支持比较新的python和node版本，安装简单基本支持互调用，包括绑定或者传回调函数之类的。缺点 ：没有合理的销毁机制， import javascript 即视作连接JS端，会初始化所有要用的线程多线程。如果python主程序想重启对JS的连接，或者主程序用了多进程，想在每个进程都连接一次JS，都很难做到，会容易出错。
• PyExecJS ： pip install PyExecJS ，比较老的技术文章都推的这个包优点： 支持除了Node.js以外的runtime，例如PhantomJS之类的缺点： End of Life，作者停止维护了

javascript调python

（因为与我的项目需求不太符合，所以了解的不太多）

• JSPyBridge ： npm i pythonia
• node-python-bridge : npm install python-bridge
• python-shell ： npm install python-shell

原理

首先，该方法的前提是两种语言都要有安装好的runtime，且能通过命令行调用runtime运行文件或一串字符脚本。例如，装好cpython后我们可以通过 python a.py 来运行python程序，装好Node.js之后我们可以通过 node a.js 或者 node -e "some script" 等来运行JS程序。

当然，最简单的情况下，如果我们只需要调用一次副语言，也没有啥交互（或者最多只有一次交互），那直接找个方法调用CLI就OK了。把给副语言的输入用stdin或者命令行参数传递，读取命令的输出当作副语言的输出。

例如，python可以用 subprocess.Popen ， subprocess.call ， subprocess.check_output 或者 os.system 之类的，Node.js可以用 child_process 里的方法， exec 或者 fork 之类的。 需要注意的是，如果需要引用其他包，Node.js需要注意在 node_modules 所在的目录下运行指令，python需要注意设置好PYTHONPATH环境变量。

# Need to set the working directory to the directory where `node_modules` resides if necessary
>>> import subprocess
>>> a, b = 1, 2
>>> print(subprocess.check_output(["node", "-e", f"console.log({a}+{b})"]))
b'3\n'
>>> print(subprocess.check_output(["node", "-e", f"console.log({a}+{b})"]).decode('utf-8'))
3

// Need to set PYTHONPATH in advance if necessary
const a = 1;
const b = 2;
const { execSync } = require("child_process");
console.log(execSync(`python -c "print(${a}+${b})"`));
//<Buffer 33 0a>
console.log(execSync(`python -c "print(${a}+${b})"`).toString());
//3
//

如果有复杂的交互，要传递复杂的对象，有的倒还可以序列化，有的根本不能序列化，咋办？

这基本要利用 进程间通信（IPC） ，通常情况下是用 管道（Pipe） 。在 stdin ， stdout 和 stderr 三者之中至少挑一个建立管道。

假设我用 stdin 从python向js传数据，用 stderr 接收数据，模式大约会是这样的：

（以下伪代码仅为示意，没有严格测试过，实际使用建议直接用库）

1. 新建一个副语言（假设为JS）文件 python-bridge.js ：该文件不断读取 stdin 并根据发来的信息不同，进行不同的处理；同时如果需要打印信息或者传递object给主语言，将它们适当序列化后写入 stdout 或者 stderr 。process.stdin.on('data', data => { data.split('\n').forEach(line => { // Deal with each line // write message process.stdout.write(message + "\n"); // deliver object, "$j2p" can be any prefix predefined and agreed upon with the Python side // just to tell python side that this is an object needs parsing process.stderr.write("$j2p sendObj "+JSON.stringify(obj)+"\n); }); } process.on('exit', () => { console.debug('** Node exiting'); });
2. 在python中，用Popen异步打开一个子进程，并将子进程的之中的至少一个，用管道连接。大概类似于:cmd = ["node", "--trace-uncaught", f"{os.path.dirname(__file__)}/python-bridge.js"] kwargs = dict( stdin=subprocess.PIPE, stdout=sys.stdout, stderr=subprocess.PIPE, ) if os.name == 'nt': kwargs['creationflags'] = subprocess.CREATE_NO_WINDOW subproc = subprocess.Popen(cmd, **kwargs)
3. 在需要调用JS，或者需要给JS传递数据的时候，往 subproc 写入序列化好的信息，写入后需要 flush ，不然可能会先写入缓冲区：subproc.stdin.write(f"$p2j call funcName {json.dumps([arg1, arg2])}".encode()) subproc.stdin.flush() # write immediately, not writing to the buffer of the stream
4. 对管道化的 stdout / stderr ，新建一个线程，专门负责读取传来的数据并进行处理。是对象的重新转换成对象，是普通信息的直接打印回主进程的 stderr 或者 stdout 。def read_stderr(): while subproc.poll() is None: # when the subprocess is still alive, keep reading line = self.subproc.stderr.readline().decode('utf-8') if line.startswith('$j2p'): # receive special information _, cmd, line = line.split(' ', maxsplit=2) if cmd == 'sendObj': # For example, received an object obj = json.loads(line) else: # otherwise, write to stderr as it is sys.stderr.write(line) stderr_thread = threading.Thread(target=read_stderr, args=(), daemon=True) stderr_thread.start()这里由于我们的 stdout 没有建立管道，所以node那边往 stdout 里打印的东西会直接打印到python的 sys.stdout 里，不用自己处理。
5. 由于线程是异步进行的，什么时候知道一个函数返回的对象到了呢？答案是用线程同步手段，信号量（Semaphore）、条件（Condition），事件（Event）等等，都可以。以 python的条件 为例：func_name_cv = threading.Condition() # use a flag and a result object in case some function has no result func_name_result_returned = False func_name_result = None def func_name_wrapper(arg1, arg2): # send arguments subproc.stdin.write(f"$p2j call funcName {json.dumps([arg1, arg2])}".encode()) subproc.stdin.flush() # wait for the result with func_name_cv: if not func_name_result_returned: func_name_cv.wait(timeout=10000) # when result finally returned, reset the flag func_name_result_returned = False return func_name_result同时，需要在读stderr的线程 read_stderr 里解除对这个返回值的阻塞。需要注意的是，如果JS端因为意外而退出了， subproc 也会死掉， 这时候也要记得取消主线程中的阻塞 。def read_stderr(): while subproc.poll() is None: # when the subprocess is still alive, keep reading # Deal with a line line = self.subproc.stderr.readline().decode('utf-8') if line.startswith('$j2p'): # receive special information _, cmd, line = line.split(' ', maxsplit=2) if cmd == 'sendObj': # acquire lock here to ensure the editing of func_name_result is mutex with func_name_cv: # For example, received an object func_name_result = json.loads(line) func_name_result_returned = True # unblock func_name_wrapper when receiving the result func_name_cv.notify() else: # otherwise, write to stderr as it is sys.stderr.write(line) # If subproc is terminated (mainly due to error), still need to unblock func_name_wrapper func_name_cv.notify()当然这是比较简单的版本，由于对JS的调用基本都是线性的，所以可以知道只要得到一个object的返回，那就一定是 func_name_wrapper 对应的结果。如果函数多起来的话，情况会更复杂。
6. 如果想 取消对JS的连接 ，首先应该先关闭子进程，然后等待读 stdout / stderr 的线程自己自然退出，最后 一定不要忘记关闭管道 。并且 这三步的顺序不能换 ，如果先关了管道，读线程会因为 stdout / stderr 已经关了而出错。subproc.terminate() stderr_thread.join() subproc.stdin.close() subproc.stderr.close()

如果是通过这种原理javascript调用python，方法也差不多，javascript方是Node.js的话，用的是 child_process 里的指令。

优点

1. 只需要正常装好两方的runtime就能实现交互，运行环境相对比较好配。
2. 只要python方和javascript方在各自的runtime里正常运行没问题，那么连上之后运行也基本不会有问题。（除非涉及并发）
3. 对两种语言的所有可用的扩展包基本都能支持。

缺点

1. 当python与JavaScript交互频繁，且交互的信息都很大的时候，可能会很影响程序效率。因为仅仅通过最多3个管道混合处理普通要打印的信息、python与js交互的对象、函数调用等，通信开销很大。
2. 要另起一个子进程运行副语言的runtime，会花一定时间和空间开销。

品|开源中国

文|局长

知名 Python 发行版 Anaconda 开发商近日宣布了可在浏览器端运行的 Python —— PyScript。

根据官方的介绍，PyScript 是一个开发框架，为开发者提供了在标准 HTML 中嵌入编写 Python 代码的能力、使用 Python 调用 JavaScript 函数库，以及创建 Python Web 应用。PyScript 旨在提供“一等公民(first-class)”的编程语言，它具有一致的风格化规则、更具表现力且更易于学习。

PyScript 示例代码

<py-script>
"Hello World"
</py-script>

<py-script src="/my_own_file.py"></py-script>

  <py-env>
  - bokeh
  - numpy
  - paths:
    - /utils.py
      </py-env>

PyScript 核心特性

• Python in the browser：启用 drop-in content、外部文件托管（基于 Pyodide 项目），以及不依赖服务器端配置的应用程序托管
• Python 生态：提供流行的 Python 和科学计算软件包（例如 numpy, pandas, scikit-learn 等）
• Python with JavaScript：在 Python 和 JavaScript 对象和命名空间之间进行双向通信
• 环境管理：开发者可定义要引入哪些包和文件，以便页面代码的运行
• 可视化应用开发：开发者可使用现成的 UI 组件，如按钮、容器、文本框等
• 灵活的框架：开发者可以利用它在 Python 中直接创建和分享新的可插拔和可扩展的组件

PyScript 目标

• 提供干净简单的 API
• 支持标准 HTML
• 扩展 HTML 以读取稳定且可靠的自定义组件
• 提供可插拔、可扩展的组件系统

PyScript 基于 Pyodide 构建，Pyodide 由编译成 WebAssembly 的 CPython 3.8 解释器组成，允许在网页浏览器中运行 Python。Pyodide 可以安装来自 PyPi 的任何 Python 包。Pyodide 还包括一个外部函数接口，可以将 Python 包暴露给 JavaScript，并将浏览器 UI，包括 DOM，暴露给 Python。

关于 PyScript 运行原理的更多信息查看：https://engineering.anaconda.com/2022/04/welcome-pyscript.html

目前 PyScript 处于 alpha 测试阶段，下载和安装地址：https://pyscript.net/

面介绍过Django项目创建app，里面演示时直接返回了一个HttpResponse。但是实际开发中很少直接返回一个HttpResponse，一般都是使用html。这里就来介绍一下具体怎么使用。

创建html

在app的目录下面新建一个templates文件夹，在这个文件夹中可以新建html：

使用html

直接在view.py中通过render方法加载：

这里运行的时候可能会遇到找不到html的报错。具体原因不清楚，但是解决方法比较简单，直接到settings.py文件指定一下templates的地址：

运行一次之后，就可以删除了，之后运行都会自动到当前app目录下的templates文件夹下面找html。一般这个DIRS是配置根目录的templates地址的，不知道为什么第一次运行的时候没有到当前app下找templates。

静态文件引用

html的中经常要引用一些静态文件，这些静态文件必须放到同一个app下面的static文件夹里面：

不过上面这种引用方式比较死板，直接将静态文件的地址写死了。比较推荐的方式是这种方式：

这里加载的static，其实是settings.py中的这个变量：

这样引用静态文件的好处是万一路径变更，可以直接改STATIC_URL，不用改模板文件中的引用。

最终运行的效果是一样的：

总结

现在实际工作中基本都是前后端分离的，django项目主要是作为后端工程，很少需要python工程师写html及其他静态文件。不过作为初学者，了解一下django中静态文件的使用也是可以的。

像我最近的工作中几个测开做测试平台，没有前端工程师支持，就只能自己写html，毕竟老话说的好，技多不压身。