python如何运行js语句

1. 安装

pip install PyExecJS  # 需要注意， 包的名称：PyExecJS

2. 简单使用

import execjs
execjs.eval("new Date")
返回值为： 2018-04-04T12:53:17.759Z
execjs.eval("Date.now()")
返回值为：1522847001080  # 需要注意的是返回值是13位， 区别于python的time.time()

需要注意的是： 个别的JS语句， 用execjs返回的结果跟浏览器环境返回的结果是有区别的， 以下是浏览器环境返回的结果：

3. 调用函数

# 实际生产中处理的js有几百几千行， 不方便贴上来。来看一下源码中给的例子：
  ctx = execjs.compile("""
        function add(x, y) {
                return x + y;
           }
""")
  ctx.call("add", 1, 2)  # 第一个参数 “add” 为JS函数名的字符串， 后边依次为实参
  返回值：3

execjs的用法非常简单， 下边来看一下执行JS的环境， 以及性能：

4. 执行JS的环境

在windows上不需要其他的依赖便可运行execjs， 也可以调用其他的JS环境

windows 默认的执行JS的环境
execjs.get().name
返回值： JScript
作者本人的windows上装有Node.js ， 所以返回值不同
execjs.get().name
返回值： Node.js (V8)

在ubuntu下需要安装执行JS环境依赖, 作者的环境为PhantomJS

execjs.get().name
返回值： PhantomJS

源码中给出， 可执行execjs的环境：

PyV8         = "PyV8"
Node         = "Node"
JavaScriptCore    = "JavaScriptCore"
SpiderMonkey    = "SpiderMonkey"
JScript       = "JScript"
PhantomJS      = "PhantomJS"
SlimerJS       = "SlimerJS"
Nashorn       = "Nashorn"

在ubuntu环境下，没有JS环境会报错：Could not find an available JavaScript runtime. 由此可见，execjs在ubuntu需要安装JS环境 。具体的JS环境需根据具体的需求安装， 切不可超过以上8种。

5.环境切换

通过os.environ

os.environ["EXECJS_RUNTIME"] = "Node"
execjs.get().name
execjs.eval("1 + 2")

通过execjs.get 切换

jscript = execjs.get(execjs.runtime_names.JScript)  # runtime_names 便是execjs源码中给出的执行环境的。 
execjs.runtime_names.xxx  xxx必须在上一节 #3中取
jscript.eval("1 + 2")

注: 在切换环境时， 当环境不存在不会报错， 会使用默认的环境。 另外需要注意的是， 两种方式的区别

6. 简易性能分析

# 只简单试了三种， 在windows下
import  execjs
import os
import time
# 先用JScript
os.environ["EXECJS_RUNTIME"] = "JScript"
print execjs.get().name
time1 = time.time()
for i in range(100):
    execjs.eval("new Date")
print time.time() - time1
# 切换环境 使用Nodejs
os.environ["EXECJS_RUNTIME"] = "Node"
print execjs.get().name
time2 = time.time()
for l in range(100):
    execjs.eval("new Date"）
print time.time() - time2
# 打印的结果为：
JScript
4.70900011063
Node.js (V8)
27.501999855
# 在ubuntu下试的是PhantoJS ， 结果竟然高达 30+ S

以上就是python如何运行js语句的详细内容，更多关于python运行js语句实例的资料请关注python博客其它相关文章！