Python在WebAssembly（WASM）中的运行：Emscripten/Pyodide的运行时环境与限制 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，接下来我们深入探讨Python在WebAssembly (WASM) 中的运行，特别是通过 Emscripten 和 Pyodide 提供的运行时环境及其限制。

引言：Python 与 WebAssembly 的交汇

WebAssembly (WASM) 是一种为基于堆栈的虚拟机设计的二进制指令格式。它被设计成一个可移植的目标，用于编译高级语言，例如 C、C++ 和 Rust，以便在 Web 浏览器和其他环境中运行。WASM 具有接近原生性能、安全和高效等优点，使其成为 Web 开发中越来越受欢迎的选择。

Python，作为一种广泛使用的动态、高级编程语言，拥有庞大的生态系统和易用性。将 Python 引入 WASM 环境，能够在浏览器中运行 Python 代码，极大地扩展了 Web 应用的可能性，例如客户端数据分析、科学计算、机器学习等。

Emscripten：C/C++ 到 WASM 的桥梁

Emscripten 是一个完整的工具链，可以将 LLVM 位码编译成 JavaScript 或 WebAssembly。虽然 Emscripten 最初是为 C 和 C++ 设计的，但它也可以用于编译其他语言，只要这些语言可以编译成 LLVM 位码。

工作原理: Emscripten 接收 LLVM 位码作为输入，然后将其转换为 JavaScript 或 WASM。它还提供了一个 JavaScript 运行时环境，模拟了一些 POSIX 环境的功能，使得编译后的代码能够访问文件系统、套接字和其他系统资源（尽管这些资源在浏览器环境中受到限制）。
Python 的支持: 要使用 Emscripten 运行 Python 代码，通常需要编译 CPython 解释器本身为 WASM。这意味着整个 Python 运行时环境，包括标准库的大部分内容，都需要被编译成 WASM。
优点:
- 相对成熟的技术，拥有广泛的社区支持。
- 可以编译 C/C++ 扩展，允许 Python 代码调用高性能的底层库。
- 提供了较为完整的 POSIX 兼容层。
缺点:
- 编译过程可能比较复杂，尤其是涉及大型项目时。
- 编译后的 WASM 文件通常比较大，因为包含了整个 Python 运行时环境。
- 与 JavaScript 的互操作性可能不如 Pyodide 那么直接。

Pyodide：专为 Web 环境设计的 Python

Pyodide 是一个基于 Emscripten 的项目，它的目标是创建一个可以运行在浏览器中的完整的 Python 环境。与直接使用 Emscripten 编译 CPython 相比，Pyodide 提供了更高级别的抽象和更方便的 API。

工作原理: Pyodide 将 CPython 解释器和一些常用的 Python 包编译成 WASM。它还提供了一个 JavaScript API，允许 JavaScript 代码直接调用 Python 代码，反之亦然。Pyodide 使用了一种特殊的文件系统，称为 Virtual File System (VFS)，来模拟文件系统，并允许 Python 代码访问文件。
主要特点:
- 完整的 Python 环境: Pyodide 包含了 CPython 解释器、标准库和许多常用的 Python 包 (如 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib)。
- JavaScript 互操作性: Pyodide 提供了强大的 JavaScript 互操作性，允许 JavaScript 代码直接调用 Python 函数，并访问 Python 对象。
- 软件包管理: Pyodide 提供了自己的软件包管理工具，允许用户安装和卸载 Python 包。
- Virtual File System (VFS): Pyodide 使用 VFS 模拟文件系统，允许 Python 代码访问文件。
优点:
- 易于使用，提供了简洁的 API。
- 与 JavaScript 的互操作性非常好。
- 包含了许多常用的 Python 包，开箱即用。
缺点:
- WASM 文件仍然比较大。
- 并非所有 Python 包都可以在 Pyodide 中运行，因为有些包依赖于无法在浏览器环境中使用的系统资源。
- 性能可能不如直接使用 Emscripten 编译的 C/C++ 代码。

Emscripten 和 Pyodide 的对比

特性	Emscripten	Pyodide
主要用途	将 C/C++ 代码编译成 WASM	在浏览器中运行 Python 代码
Python 支持	需要手动编译 CPython 解释器	内置 CPython 解释器
JavaScript 互操作性	需要手动编写 JavaScript 代码进行交互	提供了方便的 JavaScript API
软件包管理	需要手动处理依赖关系	提供了自己的软件包管理工具
文件系统	需要手动模拟文件系统	提供了 Virtual File System (VFS)
易用性	较复杂	较简单
文件大小	取决于编译的内容，通常较大	取决于包含的包，通常较大

运行时环境的限制

尽管 Emscripten 和 Pyodide 提供了强大的功能，但在 WASM 环境中运行 Python 代码仍然存在一些限制：

文件系统访问: 浏览器环境对文件系统访问有严格的限制。Emscripten 和 Pyodide 都使用 VFS 来模拟文件系统，但 VFS 只能访问内存中的文件。这意味着 Python 代码无法直接访问用户的本地文件系统，除非通过 JavaScript 代码进行中转。
网络访问: 浏览器环境对网络访问也有一定的限制。Python 代码可以使用 urllib 或 requests 等库进行网络请求，但这些请求必须符合浏览器的同源策略。
线程: WebAssembly 最初不支持线程，但最近已经添加了线程支持。然而，在 Emscripten 和 Pyodide 中使用线程仍然需要一些额外的配置，并且可能会影响性能。
GUI: 在 WASM 环境中运行 GUI 应用程序比较困难。虽然可以使用一些库 (如 SDL 或 Qt) 来创建 GUI，但这些库通常需要进行大量的移植工作才能在浏览器中运行。
性能: 虽然 WASM 具有接近原生性能的潜力，但在实际应用中，性能仍然可能受到一些因素的影响，例如 JavaScript 互操作的开销、垃圾回收的效率等。

代码示例

以下是一些使用 Pyodide 的代码示例：

HTML 文件 (index.html):

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>Pyodide Example</title>
</head>
<body>
  <h1>Pyodide Example</h1>
  <button id="runPython">Run Python Code</button>
  <pre id="output"></pre>

  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/pyodide/v0.23.4/full/pyodide.js"></script>
  <script>
    async function main() {
      let pyodide = await loadPyodide({
        indexURL: "https://cdn.jsdelivr.net/pyodide/v0.23.4/full/"
      });
      console.log("Pyodide loaded!");

      document.getElementById("runPython").addEventListener("click", async () => {
        let pythonCode = `
import sys
print(sys.version)
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a * 2)
        `;

        try {
          let result = pyodide.runPython(pythonCode);
          if (result !== undefined) {
            document.getElementById("output").textContent += `n${result}`;
          }
        } catch (err) {
          document.getElementById("output").textContent += `n${err}`;
        }
      });

      pyodide.runPython(`
        import sys
        print("Python initialization complete.  Version:", sys.version)
        `);
    }
    main();
  </script>
</body>
</html>

代码解释:
- loadPyodide() 函数用于加载 Pyodide 运行时环境。
- pyodide.runPython() 函数用于执行 Python 代码。
- 我们使用了一个按钮来触发 Python 代码的执行。
- Python 代码输送到页面上的<pre>标签显示。
- 示例代码演示了如何导入 numpy 库并使用它进行简单的计算。
运行方式:
1. 将 index.html 文件保存到本地。
2. 在浏览器中打开 index.html 文件。
3. 点击 "Run Python Code" 按钮。
4. 在 <pre> 标签中查看 Python 代码的输出。

更高级的例子：使用 Matplotlib 绘制图表

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Pyodide Matplotlib Example</title>
</head>
<body>
    <h1>Pyodide Matplotlib Example</h1>
    <canvas id="plot" width="600" height="400"></canvas>

    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/pyodide/v0.23.4/full/pyodide.js"></script>
    <script>
        async function main() {
            let pyodide = await loadPyodide({
                indexURL: "https://cdn.jsdelivr.net/pyodide/v0.23.4/full/"
            });
            console.log("Pyodide loaded!");

            await pyodide.loadPackage(["matplotlib"]);
            console.log("Matplotlib loaded!");

            pyodide.runPython(`
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import base64
from io import BytesIO

# Generate some data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Create a plot
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sin(x)")
plt.title("Sine Wave")

# Save the plot to a BytesIO object
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format="png")
data = base64.b64encode(buf.getbuffer()).decode("ascii")

# Clear the plot for the next usage
plt.clf()

data
`);

            const imgData = pyodide.globals.get("data");
            const img = new Image();
            img.src = `data:image/png;base64,${imgData}`;
            img.onload = () => {
                const canvas = document.getElementById("plot");
                const ctx = canvas.getContext("2d");
                ctx.drawImage(img, 0, 0);
            };

        }
        main();
    </script>
</body>
</html>

代码解释:
- 首先，加载 matplotlib 包。
- 然后，使用 matplotlib 绘制一个简单的正弦波图。
- 将图表保存到内存中的 BytesIO 对象，并将其编码为 base64 字符串。
- 最后，将 base64 字符串设置为 <img> 元素的 src 属性，并将图像绘制到 <canvas> 元素上。

安全考虑

在 WASM 环境中运行 Python 代码时，需要注意一些安全问题：

代码注入: 如果允许用户输入 Python 代码并执行，则可能会受到代码注入攻击。因此，需要对用户输入进行严格的验证和过滤。
资源限制: 需要对 Python 代码的资源使用进行限制，例如 CPU 时间、内存使用等，以防止恶意代码占用过多的资源。
权限控制: 需要对 Python 代码的权限进行控制，例如限制其访问文件系统和网络的权限。

Pyodide 默认情况下禁用了某些可能存在安全风险的功能，例如 eval() 和 exec()。

应用场景

Python 在 WASM 中运行的应用场景非常广泛，包括：

客户端数据分析: 在浏览器中进行数据分析和可视化，例如使用 NumPy, Pandas 和 Matplotlib。
科学计算: 在浏览器中运行科学计算应用程序，例如使用 SciPy。
机器学习: 在浏览器中运行机器学习模型，例如使用 TensorFlow.js 或 PyTorch Mobile。
教育: 在线 Python 教程和交互式编程环境。
游戏开发: 使用 Python 开发 Web 游戏。
服务器端应用: 虽然主要针对客户端，但也可以将 Pyodide 集成到 Node.js 环境中，用于服务器端渲染或执行 Python 脚本。

未来发展趋势

Python 在 WASM 中的运行是一个快速发展的领域。未来的发展趋势包括：

性能优化: 进一步优化 CPython 解释器和相关库的性能，使其在 WASM 环境中运行得更快。
更好的工具支持: 开发更好的工具，简化 Python 代码到 WASM 的编译和部署过程。
更多的库支持: 将更多的 Python 库移植到 WASM 环境中。
更好的线程支持: 完善 WASM 的线程支持，使其能够更好地支持多线程 Python 应用程序。
标准化的 API: 制定标准化的 API，使得 Python 代码能够更方便地与 JavaScript 代码进行交互。

总结：WASM给Python带来了新的可能性，但也需要谨慎对待

Emscripten和Pyodide是两种将Python带到WebAssembly环境的重要工具。它们各有优缺点，适用于不同的场景。虽然WASM给Python带来了新的可能性，但也需要注意运行时环境的限制和安全问题。

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