PyWebIO PyWebIO是一个用于在浏览器上获取输入和进行输出的工具库。能够将原有的 通过终端交互的脚本快速服务化，供其他人在网络上通过浏览器访问使用； PyWebIO还可以方便地整合进现有的Web服务，让你不需要编写Html和JS代 码，就可以构建出具有良好可用性的Web程序。 特点 使用同步而不是基于回调的方式获取输入，无需在各个步骤之间保存状 态，使用更方便 代码侵入性小，对于旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑 Run and integrate with Web framework Tornado相关 Flask相关 Django相关 aiohttp相关 其他 第三方库生态 数据可视化 Demos 基本demo 数据可视化demo Other 常用的Codemirror选项 Nginx WebSocket配置示例 Release notes 实现文档 服务器-客户端通信协议 Command org/3/library/asyncio-dev.html#asyncio- debug-mode 第三方库生态 数据可视化 PyWebIO支持使用第三方库进行数据可视化 Bokeh Bokeh [https://github.com/bokeh/bokeh] 是一个支持创建实时交互的数据可视化库。 在 PyWebIO 会话中调用 bokeh.io.output_notebook(notebook_type='pywebio')

Discussion and support 61 Python 模块索引 63 索引 65 i ii PyWebIO, 发布 0.3.0 PyWebIO 是一个用于在浏览器上获取输入和进行输出的工具库。能够将原有的通过终端交互的脚本快速服务 化，供其他人在网络上通过浏览器访问使用；PyWebIO 还可以方便地整合进现有的 Web 服务，让你不需要 编写 Html 和 JS 代码，就可以构建出具有良好可用性的 integrate with Web framework 45 PyWebIO, 发布 0.3.0 4.6 第三方库生态 4.6.1 数据可视化 PyWebIO 支持使用第三方库进行数据可视化 Bokeh Bokeh 是一个支持创建实时交互的数据可视化库。 在 PyWebIO 会话中调用 bokeh.io.output_notebook(notebook_type='pywebio') 来设置 py。 46 Chapter 4. Documentation PyWebIO, 发布 0.3.0 pyecharts pyecharts 是一个使用 Python 创建 Echarts 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # chart 为 pyecharts 的图表实例 pywebio.output.put_html(chart

改造为Web服务 支持整合到现有的Web服务，目前支持与Flask、Django、Tornado、aiohttp 框架集成 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 支持结合第三方库实现数据可视化 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: pip3 install -U https://code.aliyun.com/wang0 pywebio.platform — 应用部署 Directory Deploy Application Deploy 其他 第三方库生态 构建stand-alone App 数据可视化 示例Demos 基本demo 数据可视化demo 其他 常用的Codemirror选项 Nginx WebSocket配置示例 常见问题 Release notes What’s new in PyWebIO ['Apple', '5.5'], ['Banana', '7'], ]) PyWebIO提供的全部输出函数见 pywebio.output 模块。另外，PyWebIO还支持 一些第三方库来进行数据可视化，参见 第三方库生态 。 组合输出 函数名以 put_ 开始的输出函数，可以与一些输出函数组合使用，作为最终输 出的一部分： put_table() 支持以 put_xxx() 调用作为单元格内容:

改造为Web服务 支持整合到现有的Web服务，目前支持与Flask、Django、Tornado、aiohttp 框架集成 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 支持结合第三方库实现数据可视化 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: pip3 install -U https://code.aliyun.com/wang0 pywebio.platform — 应用部署 Directory Deploy Application Deploy 其他 第三方库生态 构建stand-alone App 数据可视化 示例Demos 基本demo 数据可视化demo 其他 常用的Codemirror选项 Nginx WebSocket配置示例 常见问题 Release notes What’s new in PyWebIO ['Commodity', 'Price'], ['Apple', '5.5'], PyWebIO提供的全部输出函数见 pywebio.output 模块。另外，PyWebIO还支持 一些第三方库来进行数据可视化，参见 第三方库生态 。 组合输出 函数名以 put_ 开始的输出函数，可以与一些输出函数组合使用，作为最终输 出的一部分： put_table() 支持以 put_xxx() 调用作为单元格内容:

支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.2.3 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: https://pyinstaller.readthedocs.io/en/stable/spec-files.html 4.6.2 数据可视化 PyWebIO 支持使用第三方库进行数据可视化 Bokeh Bokeh 是一个支持创建实时交互的数据可视化库。 在 PyWebIO 会话中调用 bokeh.io.output_notebook(notebook_type='pywebio') 来设置 Tornado 后端 72 Chapter 4. Documentation PyWebIO, 发布 1.2.3 pyecharts pyecharts 是一个使用 Python 创建 Echarts 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # `chart` is pyecharts chart instance pywebio

支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.2.2 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: https://pyinstaller.readthedocs.io/en/stable/spec-files.html 4.6.2 数据可视化 PyWebIO 支持使用第三方库进行数据可视化 Bokeh Bokeh 是一个支持创建实时交互的数据可视化库。 在 PyWebIO 会话中调用 bokeh.io.output_notebook(notebook_type='pywebio') 来设置 Tornado 后端 72 Chapter 4. Documentation PyWebIO, 发布 1.2.2 pyecharts pyecharts 是一个使用 Python 创建 Echarts 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # `chart` is pyecharts chart instance pywebio

服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.3.1 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: io/en/stable/spec-files.html 76 Chapter 4. Documentation PyWebIO, 发布 1.3.1 4.6.2 数据可视化 PyWebIO 支持使用第三方库进行数据可视化 Bokeh Bokeh 是一个支持创建实时交互的数据可视化库。 在 PyWebIO 会话中调用 bokeh.io.output_notebook(notebook_type='pywebio') 来设置 当前仅支持默认的 Tornado 后端 4.6. 第三方库生态 77 PyWebIO, 发布 1.3.1 pyecharts pyecharts 是一个使用 Python 创建 Echarts 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # `chart` is pyecharts chart instance pywebio

服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.3.3 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: io/en/stable/spec-files.html 76 Chapter 4. Documentation PyWebIO, 发布 1.3.3 4.6.2 数据可视化 PyWebIO 支持使用第三方库进行数据可视化 Bokeh Bokeh 是一个支持创建实时交互的数据可视化库。 在 PyWebIO 会话中调用 bokeh.io.output_notebook(notebook_type='pywebio') 来设置 当前仅支持默认的 Tornado 后端 4.6. 第三方库生态 77 PyWebIO, 发布 1.3.3 pyecharts pyecharts 是一个使用 Python 创建 Echarts 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # `chart` is pyecharts chart instance pywebio

服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.3.2 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: io/en/stable/spec-files.html 76 Chapter 4. Documentation PyWebIO, 发布 1.3.2 4.6.2 数据可视化 PyWebIO 支持使用第三方库进行数据可视化 Bokeh Bokeh 是一个支持创建实时交互的数据可视化库。 在 PyWebIO 会话中调用 bokeh.io.output_notebook(notebook_type='pywebio') 来设置 当前仅支持默认的 Tornado 后端 4.6. 第三方库生态 77 PyWebIO, 发布 1.3.2 pyecharts pyecharts 是一个使用 Python 创建 Echarts 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # `chart` is pyecharts chart instance pywebio

服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.3.0 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: io/en/stable/spec-files.html 76 Chapter 4. Documentation PyWebIO, 发布 1.3.0 4.6.2 数据可视化 PyWebIO 支持使用第三方库进行数据可视化 Bokeh Bokeh 是一个支持创建实时交互的数据可视化库。 在 PyWebIO 会话中调用 bokeh.io.output_notebook(notebook_type='pywebio') 来设置 当前仅支持默认的 Tornado 后端 4.6. 第三方库生态 77 PyWebIO, 发布 1.3.0 pyecharts pyecharts 是一个使用 Python 创建 Echarts 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # `chart` is pyecharts chart instance pywebio