PyWebIO v1.8.2 使用手册

以下是《PyWebIO v1.8.2 使用手册》的中文总结，语言简洁明了，突出核心观点和关键信息： --- **PyWebIO v1.8.2 使用手册总结** PyWebIO 是一个通过 PythonQuickly 构建简单 Web 应用或基于浏览器的 GUI 应用的工具。其核心是将浏览器变成一个“富文本终端”，开发者可以像编写终端脚本一样使用 `input` 和 `output` 函数进行交互，无需掌握 HTML 和 JS 知识。 ### 核心功能与模块 1. **输入模块 (pywebio.input)** 提供多种输入函数（如 `input()`、`select()`、`file_upload()`），用于在浏览器中弹出输入表单，阻塞式获取用户输入。 2. **输出模块 (pywebio.output)** 提供命令式 API（如 `put_text()`、`put_image()`、`put_table()`），用于向浏览器输出内容，支持布局和动画效果。 3. **Platform 模块 (pywebio.platform)** 提供部署支持，允许通过 WebSocket 或 HTTP 协议运行应用，可配置网页相关设置（如标题、主题等）。 4. **Pin 模块 (pywebio.pin)** 用于创建持续显示的输入表单，适合需要长期与用户交互的场景。 ### 高级特性 - **与 Web 框架整合**：支持将 PyWebIO 应用整合到 Flask、Django、Tornado 等现有 Web 项目中。 - **协程支持**：提供基于协程的会话功能。 - **打包应用**：可通过 PyInstaller 将 PyWebIO 应用打包为单独可执行文件，便于分发。 - **数据可视化**：支持使用第三方库（如 Bokeh、Plotly、pyecharts）进行数据可视化。 - **配置与主题**：通过 `config()` 函数或装饰器设置应用标题、主题（dark, sketchy, minty, yeti）等。 - **跨平台支持**：支持将应用打包为移动端主屏快捷方式，类似原生应用。 ### 数据可视化与第三方库 - 支持使用 Plotly、Bokeh、pyecharts 等库进行数据可视化，提供丰富的图表展示方式。 ### 安装与快速上手 - **安装**：使用 `pip install pywebio` 即可完成安装。 - **快速上手**：通过简单的 `input()` 和 `output()` 函数即可快速构建交互式 Web 应用。 ### 支持与问题反馈 - **文档与演示**：提供详细文档和在线演示，方便开发者参考和测试。 - **社区支持**：在 GitHub Discussions 提交讨论，或在 GitHub Issues 报告问题。 --- 总结来说，PyWebIO 提供了一种简单高效的方式来构建基于浏览器的交互式应用，适合快速开发和小型项目，支持丰富的功能和扩展能力。