为什么需要 Python 中的 JavaScript 引擎？

想象一下以下常见场景：

1. 前端自动化测试：你的后端服务是用 Python (Django/Flask) 编写的，但你需要运行使用 Cypress、Playwright 或 Puppeteer 等工具编写的端到端 (E2E) 测试，这些工具本质上是 Node.js 应用，但你可以通过 Python 脚本来触发和管理它们。
2. 执行前端代码：你有一个由 JavaScript 生成或处理的数据（一个复杂的可视化图表配置），你想在 Python 后端执行这段 JS 代码来生成最终的 HTML 或数据，而无需启动一个完整的 Node.js 环境。
3. 利用现有的 JS 库：某个强大的库只有 JavaScript 版本（一些图像处理、科学计算或特定的 Web API 库），你可以通过 Python 来调用它，而不是用 Python 重新实现一遍。
4. 服务器端渲染 (SSR)：在 Python Web 框架中，集成一个 React 或 Vue 应用，在服务器端渲染页面，然后将 HTML 发送给客户端。

为了实现这些，我们需要一个在 Python 中运行 JavaScript 代码的“桥梁”，这个桥梁就是 JavaScript 引擎。

主流 Python JavaScript 引擎推荐

有几个非常优秀的库可以让你在 Python 中运行 JavaScript，它们各有侧重,适用于不同的场景。

PyMiniRacer (推荐用于高性能场景)

PyMiniRacer 是一个高性能的 JavaScript 引擎，它将 Google 的 V8 引擎（也就是 Chrome 和 Node.js 使用的核心）编译成一个 Python 扩展。

• 核心：Google V8
• 优点：
  • 性能极高：因为它直接使用了 V8，所以执行 JS 代码的速度非常快，接近原生 Node.js。
  • 内存效率高：V8 引擎被编译成一个单独的库，与 Python 进程共享内存,开销相对较小。
  • 功能完整：支持最新的 ECMAScript (JavaScript) 标准。
• 缺点：
  • 安装复杂：需要编译 C++ 扩展，在某些系统（特别是 Windows 或没有编译工具链的 Linux 环境）上安装可能会遇到困难。
  • 不是纯 Python：它是一个 C 扩展,依赖于系统环境。
• 适用场景：
  • 需要在 Python 中大量、频繁地执行 JS 代码。
  • 对性能要求苛刻的场景，例如处理复杂的 JS 算法或数据转换。

安装：

# 可能需要先安装 build-essential (Debian/Ubuntu) 或 Xcode Command Line Tools (macOS)
pip install py_mini_racer

示例代码：

from py_mini_racer import JSException, MiniRacer
# 创建一个 JS 运行时环境
ctx = MiniRacer()
# 执行简单的 JS 代码
print(ctx.execute("1 + 2"))  # 输出: 3
# 调用 JS 函数
js_code = """
(function add(a, b) {
    return a + b;
})
"""
ctx.eval(js_code)
print(ctx.call("add", 10, 20))  # 输出: 30
# 在 JS 和 Python 之间传递复杂数据（JSON 格式）
data = {"name": "Alice", "age": 30, "skills": ["Python", "JS"]}
# 将 Python 字典转为 JSON 字符串传给 JS
json_data = ctx.execute(f"JSON.stringify({data})")
print(json_data)  # 输出: {"name":"Alice","age":30,"skills":["Python","JS"]}
# 从 JS 接收数据并转为 Python 字典
js_result = ctx.execute("JSON.parse('{\"city\": \"New York\"}')")
print(js_result)  # 输出: {'city': 'New York'}
print(type(js_result)) # 输出: <class 'dict'>

PyExecJS (通用型，易于使用)

PyExecJS 是一个更通用的库，它不直接包含 JS 引擎，而是作为适配器，让你可以方便地在多种不同的 JS 运行时之间切换。

• 核心：适配器模式，支持 Node.js, PyV8, PhantomJS, JavaScriptCore 等。
• 优点：
  • 安装极其简单：pip install PyExecJS,无需编译。
  • 通用性强：如果系统已经安装了 Node.js，它会自动使用它,非常方便。
  • 跨平台性好：只要有可用的后端 JS 环境,就能运行。
• 缺点：
  • 性能依赖于后端：如果使用 Node.js 作为后端，性能不错，但启动一个新的 Node.js 进程会有一定的开销,不适合高频调用。
  • 不是引擎本身：它是一个“指挥官”，性能上限取决于它指挥的“士兵”（哪个 JS 引擎）。
• 适用场景：
  • 快速原型开发。
  • 系统已经安装了 Node.js，希望简单地在 Python 中调用 JS。
  • 不关心底层引擎,只希望代码能运行起来。

安装：

pip install PyExecJS

示例代码：

import execjs
# PyExecJS 会自动在系统中寻找可用的 JS 运行时
# 如果你安装了 Node.js，它会默认使用它
# 执行 JS 代码
ctx = execjs.compile("""
    function add(a, b) {
        return a + b;
    }
    function greet(name) {
        return 'Hello, ' + name + '!';
    }
""")
# 调用函数
print(ctx.call("add", 5, 7))  # 输出: 12
print(ctx.call("greet", "World")) # 输出: Hello, World!

Transcrypt (将 Python 代码编译成 JavaScript)

Transcrypt 的思路与前两者完全不同，它不是一个在 Python 中“运行”JS 的引擎，而是一个编译器，它允许你使用 Python 的语法和库来编写代码，然后将其编译成能在浏览器或 Node.js 中运行的 JavaScript。

• 核心：Python 到 JavaScript 的编译器。
• 优点：
  • 语言统一：你可以用 Python 的思维和生态（部分库）来开发前端代码。
  • 类型检查：编译时可以发现一些错误。
  • 代码复用：理论上，一些核心业务逻辑可以在 Python 后端和 JavaScript 前端之间共享。
• 缺点：
  • 不是运行时：它不能让你在 Python 脚本中动态执行一段 JS 字符串。
  • 不是 100% Python：不是所有的 Python 库和语法都能被支持，你需要使用 Transcrypt 兼容的子集。
  • 学习成本：你需要理解它的工作方式和限制。
• 适用场景：
  • 想用 Python 语言开发纯前端应用（WebAssembly 的一个替代方案）。
  • 希望在前后端共享大量 Python 代码逻辑。

安装与使用：

pip install transcrypt
# 创建一个 Python 模块，mymodule.py
# transcrypt -b -k mymodule
# 这会生成 JS 文件，可以在浏览器中运行

如何选择？

• 追求极致性能，且不介意安装的复杂性：选择 PyMiniRacer，它是目前 Python 执行 JS 代码性能的标杆。
• 快速验证想法、系统已有 Node.js、或希望安装过程丝滑无阻：选择 PyExecJS，它是最简单、最通用的选择。
• 想用 Python 语言为浏览器或 Node.js 编写代码，实现前后端语言统一：选择 Transcrypt，它是一个编译工具，而不是运行