吴总参考一下，彻底解决封库的问题

承易

通过将 Python 实现的功能编译成 WebAssembly (Wasm)，可以创建一个完全跨平台的、可被任何编程语言调用的库。

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具体步骤演示（以图像处理库为例）1. Python 功能实现 (image_processor.py)
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from PIL import Image
import numpy as np

def resize_image(image_data, width, height):
    """调整图像尺寸"""
    img = Image.frombytes('RGB', (width, height), image_data)
    img = img.resize((width // 2, height // 2))  # 缩小50%
    return img.tobytes()

def apply_filter(image_data, width, height, filter_name):
    """应用图像滤镜"""
    img = Image.frombytes('RGB', (width, height), image_data)

    if filter_name == "grayscale":
        img = img.convert("L")
    elif filter_name == "edge_detect":
        # 简单的边缘检测
        arr = np.array(img)
        gray = np.mean(arr, axis=2)
        edges = np.abs(np.gradient(gray)[0]) + np.abs(np.gradient(gray)[1])
        img = Image.fromarray(np.uint8(edges))

    return img.tobytes(), img.width, img.height
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2. 定义 WIT 接口 (image.wit)-------------------------
package example:image

interface processor {
    /// 调整图像尺寸
    /// @param image-data: 原始图像二进制数据
    /// @param width: 原始宽度
    /// @param height: 原始高度
    /// @return: 调整后的图像数据
    resize: func(
        image-data: list<u8>,
        width: u32,
        height: u32
    ) -> list<u8>

    /// 应用图像滤镜
    /// @param filter-name: 滤镜名称 (grayscale/edge_detect)
    /// @return: tuple(处理后的图像数据, 新宽度, 新高度)
    apply-filter: func(
        image-data: list<u8>,
        width: u32,
        height: u32,
        filter-name: string
    ) -> tuple<list<u8>, u32, u32>
}

world image-processor {
    export processor
}

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3. 编译为 Wasm 组件
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# 安装编译工具
pip install pyodide-build wit-bindgen

# 创建虚拟环境（包含依赖）
python -m venv .env
source .env/bin/activate
pip install pillow numpy

# 编译为 Wasm
pyodide build --output image_processor.wasm image_processor.py

# 嵌入 WIT 接口
wasm-tools component embed image.wit image_processor.wasm -o image_processor_component.wasm

# 优化大小 (可选)
wasm-opt -O3 image_processor_component.wasm -o image_processor_optimized.wasm

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4. 其他语言调用示例
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#include <stdio.h>
#include <wasmtime.h>

void process_image() {
    // 初始化Wasm引擎
    wasm_engine_t *engine = wasm_engine_new();
    wasm_store_t *store = wasm_store_new(engine);

    // 加载Wasm组件
    wasm_module_t *module = wasm_module_from_file(store, "image_processor_optimized.wasm");
    wasm_instance_t *instance = wasm_instance_new(store, module, NULL);

    // 获取函数
    wasm_func_t *resize_func = wasm_instance_export_get_func(instance, "example:image/processor.resize");

    // 准备图像数据 (伪代码)
    uint8_t *image_data = load_jpeg("input.jpg", &width, &height);
    wasm_val_t args[3] = {
        WASM_PTR_VAL(image_data),
        WASM_I32_VAL(width),
        WASM_I32_VAL(height)
    };

    // 调用函数
    wasm_val_t results[1];
    wasm_func_call(resize_func, args, 3, results, 1);

    // 获取结果
    uint8_t *resized_data = results[0].of.ptr;
    save_jpeg("output.jpg", resized_data, width/2, height/2);
}

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JavaScript 调用
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// 浏览器中运行
async function processImage() {
    // 加载Wasm模块
    const response = await fetch('image_processor_optimized.wasm');
    const buffer = await response.arrayBuffer();
    const module = await WebAssembly.compile(buffer);

    // 实例化
    const instance = await WebAssembly.instantiate(module);

    // 获取Canvas图像数据
    const canvas = document.getElementById('my-canvas');
    const ctx = canvas.getContext('2d');
    const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);

    // 调用边缘检测
    const [processedData, newWidth, newHeight] =
        instance.exports['example:image/processor.apply-filter'](
            imageData.data,
            canvas.width,
            canvas.height,
            "edge_detect"
        );

    // 显示结果
    const newImage = new ImageData(
        new Uint8ClampedArray(processedData),
        newWidth,
        newHeight
    );
    ctx.putImageData(newImage, 0, 0);
}

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Rust 调用
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use wasmtime::{Store, Module, Instance, Func, TypedFunc};
use std::fs;

fn main() {
    let wasm_bytes = fs::read("image_processor_optimized.wasm").unwrap();
    let engine = wasmtime::Engine::default();
    let module = Module::from_binary(&engine, &wasm_bytes).unwrap();
    let mut store = Store::new(&engine, ());
    let instance = Instance::new(&mut store, &module, &[]).unwrap();

    // 获取函数
    let apply_filter: TypedFunc<((Vec<u8>, u32, u32, String), (Vec<u8>, u32, u32))> =
        instance.get_typed_func(&mut store, "example:image/processor.apply-filter").unwrap();

    // 加载图像
    let image_data = std::fs::read("input.jpg").unwrap();
    let (width, height) = (800, 600); // 实际应从图像获取

    // 应用滤镜
    let (processed, new_width, new_height) =
        apply_filter.call(&mut store, (image_data, width, height, "grayscale".to_string())).unwrap();

    // 保存结果
    std::fs::write("output.jpg", processed).unwrap();
}

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真正的跨语言调用

同一 .wasm 文件可被 40+ 语言调用

无需为每种语言编写绑定

Python崩溃不会影响宿主程序

无法访问宿主文件系统（除非显式授权）

kamikaze

python 在编程鄙视链的最底端（不含中文编程）。。。。

风一样存在

感谢分享，很给力！~

hcwanz

wasm 的优点：

可以使用 C/C++、Rust等语言编写代码，这个是 wasm 最大的价值所在；
高效快速，二进制文件，以接近原生的速度运行；
安全，和 JS 有相同的沙盒环境和安全策略，比如同源策略；
绝大多数主流浏览器支持。另外可移植，非浏览器环境也能支持（塞个 v8 进去，比如 nodejs）；
使用其他语言的轮子。比如 Canvas 底层调用的 Skia C++ 库，就通过 wasm 技术提供了一个名为 CanvasKit 的 NPM 包给开发者用 JS 开发。
缺点：

适用场景较少，适合 CPU 密集型的场景（比如 3D 渲染）；
提升并没有非常高（几十倍），通常可能就两三倍的样子？但对普通前端来说学习成本太高，还得看投入产出比；
和 JS 有通信的成本，通信频繁或数据量大会降低性能。

cxz7411

还是先把c++的库搞定吧,基本都解决了.只要调用c++库更方便和兼容就行,然后提供自动补全和参数提示就好了.

创世魂

解决不了封库问题

1980882096

其实升级一下python支持库就行，现在的只支持python3.9的，太老了