Python 执行js的2种解决方案
第1种方案
SpiderMonkey是Mozilla项目的一部分,是一个用C语言实现的JavaScript脚本引擎, 该引擎分析、编译和执行脚本,根据JS数据类型和对象的需要进行内存分配及释放操作;利用该引擎可以让你的应用程序具有解释JavaScript脚本的能力。
要想使用spidermonkey得先安装,方法如下:
cd /home/linuxany.com/
wget http://ftp.mozilla.org/pub/mozilla.org/js/js-1.7.0.tar.gz -O- | tar xvz
cd js/src
make -f Makefile.ref
mkdir -p /usr/include/smjs/ -v
cp *.{h,tbl} /usr/include/smjs/ -v
cd Linux_All_DBG.OBJ
cp *.h /usr/include/smjs/ -v
mkdir -p /usr/local/{bin,lib}/ -v
cp js /usr/local/bin/ -v
cp libjs.so /usr/local/lib/ -v
以上安装完成后,运行/usr/local/bin/js 就应该可以启动js解释运行引擎了.
python使用举例:
# coding:utf-8 import os import tempfile def call_js(js): f=tempfile.mktemp('sd', 'linuxany', '/tmp') f2=tempfile.mktemp('sd', 'linuxany', '/tmp') fp=open(f,'w') fp.write(js) fp.close() cmd="/usr/local/bin/js %s > %s" % (f,f2) os.system(cmd) result=open(f2).read() print result if __name__ == "__main__": code=''' function dF(s,n){ n=parseInt(n); var s1=unescape(s.substr(0,n)+s.substr(n+1,s.length-n-1)); var t=''; for(var i=0;i第2种方案Python-Spidermonkey 这个Python模块允许执行Javascript相关功能,是python与javascript之间进行操作的桥梁,javascript的类,对象和函数都可以在Python中调用。它大量借鉴了克拉斯Jacobssen的JavaScript Perl模块,而这又是Mozilla的PerlConnect Perl的结合为基础。安装:svn checkout http://python-spidermonkey.googlecode.com/svn/trunk/ python-spidermonkey-read-only下载完后,先运行python setup.py build然后运行python setup.py install官方网站:http://code.google.com/p/python-spidermonkey/同时需要安装Pyrex模块,一个支持python和C语言混编的模块。装完后就用python其他模块一样使用即可。

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
