Skulpt 项目教程
1. 项目介绍
Skulpt 是一个用 JavaScript 实现的 Python 编程语言。它允许 Python 代码在浏览器中运行,甚至可以在 iPad 上运行。Skulpt 被用于多个项目中,包括交互式 Python 教材。通过 Skulpt,用户可以在浏览器中尝试 Python 代码,甚至进行一些简单的图形编程,如 Turtle 图形。
Skulpt 最初由 Scott Graham 创建,Brad Miller 自 2010/2011 年起担任项目维护者,并与核心贡献者 Albert-Jan Nijburg、Scott Rixner、Meredydd Luff 等人一起推动项目的发展。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Node.js
首先,确保你已经安装了 Node.js。你可以从 Node.js 官网 下载并安装。
2.2 克隆项目
使用 Git 克隆 Skulpt 项目到本地:
git clone https://github.com/skulpt/skulpt.git
cd skulpt
2.3 安装依赖
在项目目录下运行以下命令安装所需的依赖:
npm install
2.4 构建项目
运行以下命令构建 Skulpt:
npm run dist
构建完成后,你会在 dist 文件夹中找到 skulpt.min.js 和 skulpt-stdlib.js。
2.5 在网页中使用 Skulpt
在你的 HTML 文件中引入 Skulpt 的 JavaScript 文件:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Skulpt 示例</title>
<script src="dist/skulpt.min.js"></script>
<script src="dist/skulpt-stdlib.js"></script>
</head>
<body>
<textarea id="code" style="width: 100%; height: 200px;">
print("Hello, Skulpt!")
</textarea>
<button onclick="runPython()">运行代码</button>
<script>
function runPython() {
var code = document.getElementById("code").value;
Sk.configure({output: function(text) {console.log(text);}});
(Sk.TurtleGraphics || (Sk.TurtleGraphics = {})).target = 'mycanvas';
var myPromise = Sk.misceval.asyncToPromise(function() {
return Sk.importMainWithBody("<stdin>", false, code, true);
});
myPromise.then(function(mod) {
console.log('success');
}, function(err) {
console.log(err.toString());
});
}
</script>
</body>
</html>
3. 应用案例和最佳实践
3.1 交互式 Python 教材
Skulpt 被广泛应用于交互式 Python 教材中,学生可以直接在浏览器中编写和运行 Python 代码,无需安装任何本地环境。
3.2 Turtle 图形编程
Skulpt 支持 Turtle 图形编程,用户可以在浏览器中绘制图形,非常适合初学者学习编程和图形绘制。
3.3 在线编程平台
许多在线编程平台使用 Skulpt 来支持 Python 编程,用户可以在这些平台上直接编写和运行 Python 代码,进行在线编程练习。
4. 典型生态项目
4.1 Skulpt-Turtle
Skulpt-Turtle 是 Skulpt 的一个扩展模块,专门用于支持 Turtle 图形编程。它允许用户在浏览器中绘制各种图形,非常适合教育和学习。
4.2 Skulpt-Math
Skulpt-Math 是 Skulpt 的数学模块扩展,提供了丰富的数学函数和常量,方便用户在浏览器中进行数学计算和模拟。
4.3 Skulpt-Repl
Skulpt-Repl 是一个基于 Skulpt 的交互式 Python REPL(Read-Eval-Print Loop)环境,用户可以在浏览器中直接输入 Python 代码并立即看到结果。
通过这些生态项目,Skulpt 不仅支持基本的 Python 编程,还扩展了其在图形编程、数学计算和交互式编程方面的能力,为用户提供了更丰富的编程体验。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00