来源丨经授权转载自代码秘密花园（ID：code_mmhy）
作者丨ConardLi
最近，我在Github上发现了一个特别有趣的项目PythonMonkey，它可以让我们直接在JavaScript中运行Python代码，也可以在Python中运行JavaScript和WebAssembly代码，几乎没有性能损失。
PythonMonkey 是一个使用 Mozilla 的 SpiderMonkey JavaScript 引擎构建的 Python 库javascript运行时，以实现 Python 和 JavaScript 之间的互操作性。 它允许 JavaScript 库在 Python 代码中无缝使用，反之亦然，而不会造成很大的性能损失。 例如，我们可以从 JavaScript 库调用 NumPy 等 Python 包，或者直接从 Python 使用 crypto-js 等 NPM 包。 此外，使用 WebAssembly API 和 SpiderMonkey 引擎在 Python 中执行 WebAssembly 模块非常简单。 开发人员还可以使用PythonMonkey构建用Python编译的代码并在JS中执行，使用SpiderMonkey的即时编译器获得接近原生的速度。
PythonMonkey 还附带 PMJS，这是一个类似 Node.js 的 JavaScript 运行时环境，支持从 JavaScript 调用 Python 库。
下面是一个简单的“hello world”示例，演示了从 JavaScript 生成并返回到 Python 上下文的字符串：
>>> import pythonmonkey as pm
>>> hello = pm.eval(" 'Hello World'.toUpperCase(); ")
>>> print(hello)
'HELLO WORLD'
下面是一个稍微复杂一些的示例，演示了将 Python 打印函数作为参数传递给 JavaScript 函数，然后从 Python 调用该 JavaScript 函数：
>>> import pythonmonkey as pm
>>> hello = pm.eval("(func) => { func('Hello World!')}")
>>> hello(print)
Hello World！
我们可以通过编写以下代码直接在 JavaScript 代码中使用 Python 的 print 函数：
const pyPrint = python.eval("print");
pyPrint("Hello, World!"); // this outputs "Hello, World!"
我认为更实际的应用场景是，我们可以轻松地将JavaScript库移植到Python，而不必承担使用Python重绘库和维护迁移的巨大成本。 JavaScript 处理异步代码比 Python 好得多。 我们只需要做一些简单的事情，如下所示：
my-javascript-module.js
exports.sayHello = () => { console.log('hello, world') };
主要.py
import pythonmonkey as pm
test = pm.require('./my-javascript-module');
test.sayHello() # this prints hello, world
同样，我们可以通过 CommonJS 从 JavaScript 加载 Python 模块：
my-python-module.py
def getStringLength(s):
return len(s)
exports['getStringLength'] = getStringLength
my-javascript-module.js
const { getStringLength } = require('./my-python-module');
function printStringLength(s) {
console.log(`String: "${s}" has a length of ${getStringLength(s)}`);
}
module.exports = { printStringLength, };
主要.py
import pythonmonkey as pm
test = pm.require('./my-javascript-module');
test.printStringLength("Hello, world!") # String: "Hello, world!" has a length of 13
PythonMonkey 还利用了其他一些 SpiderMonkey 功能，例如其 WebAssembly (WASM) 引擎，该引擎允许 Python 在沙箱中运行来自各种语言（例如 C、C++、Rust 等）的不受信任的 WASM 代码。
要在 Python 中调用 WebAssembly 函数：
import asyncio
import pythonmonkey as pm
async def async_fn():
# read the factorial.wasm binary file
file = open('factorial.wasm', 'rb')
wasm_bytes = bytearray(file.read())
# instantiate the WebAssembly code
WebAssembly = pm.eval('WebAssembly')
wasm_fact = await WebAssembly.instantiate(wasm_bytes, {})
# return the "fac" factorial function from the wasm module
return wasm_fact.instance.exports.fac;
# await the promise which returns the factorial WebAssembly function
factorial = asyncio.run(async_fn())
# execute WebAssembly code in Python!
print(factorial(4)) # this outputs "24.0" since factorial(4) == 24
print(factorial(5)) # this outputs "120.0"
print(factorial(6)) # this outputs "720.0"
例子还有很多，我们可以查看Github上的反例：
已经有几个在 Python 中运行 JavaScript 的项目，例如 JS2PY、PyV8 和 Metacall。
JS2Py 完全用 Python 实现，这消除了对 V8 或 SpiderMonkey 等较小引擎的需要。 但这种方法也存在一些问题。 如果没有现有 JavaScript 引擎的帮助，JS2Py 很难从数百万人每晚使用的浏览器中的 V8 或 SpiderMonkey 等引擎提供的强大的、不断更新和验证的代码库中学习。 从。。得到好处。 此外，JS2Py 还缺乏 WASM 引擎、对最新 JavaScript 规范 (ECMA-262) 的支持以及这些引擎外部的强大 JIT。 现代异步 JS 编程中广泛使用的 JavaScript Promises 和 Async/Await 在 JS2Py 中也没有，但在 PythonMonkey 中可用。 JS2Py 用 Python 编写，面临 SpiderMonkey 中不存在的性能限制； SunSpider JavaScript 基准测试报告显示javascript运行时，使用 PythonMonkey 比 JS2Py 快 1162.5 倍。
PyV8 和 Cloudflare 的现代实现是 Google V8 JavaScript 引擎绑定的 Python 包装器。 这意味着它的运行级别低于 PythonMonkey，并且不支持风暴循环功能，例如 JavaScript 的 Promise 和 async/await。
Metacall 是一个可扩展、可嵌入、可互操作的跨平台多语言运行时，可以与多种编程语言（如 JavaScript、Python、Ruby、Rust、C#、Java 等）进行互操作。 但 Metacall 广泛的语言支持也是有代价的，需要在 Python 包之外的系统上安装额外的软件才能运行。 此外，Metacall 会复制 Python 和 JavaScript 之间传递的数据，而不是像 PythonMonkey 那样通过引用传递，从而导致性能下降。
虽然替代项目与 PythonMonkey 的模型有相似之处，但它们缺乏 PythonMonkey 所提出的互操作性、易用性和速度。
终于
参考：
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