Pyodide 与 IndexedDB：提升 WebAssembly 加载速度的探索
在前端运行 python 算法，利用 pyodide 能够实现强大的功能。然而，pyodide 依赖于 numpy 和 scipy 等库的 webassembly (wasm) 包，这些包体积较大，每次刷新页面都需要重新加载，导致用户体验欠佳。这篇文章将探讨如何利用 indexeddb 来缓存这些 wasm 文件，从而提高 pyodide 的二次加载速度。
问题在于：如何优化 Pyodide 的加载过程，避免每次重新加载 NumPy 和 SciPy 的 Wasm 包？
针对这个问题，一种可行的方法是将编译好的 NumPy 和 SciPy 的 Wasm 文件存储在浏览器的 IndexedDB 中。IndexedDB 是一种浏览器端的 NoSQL 数据库，可以用来存储结构化数据，包括二进制文件，例如 Wasm。
当页面首次加载时，Pyodide 会下载并加载 NumPy 和 SciPy 的 Wasm 文件。与此同时，我们可以将这些文件复制到 IndexedDB 中进行缓存。在下一次页面加载时，Pyodide 可以在加载之前先检查 IndexedDB 中是否存在这些文件。如果存在，则可以直接从 IndexedDB 中读取，从而避免重复下载，显著提升加载速度。
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实现这一功能需要编写 JavaScript 代码来与 IndexedDB 进行交互。 代码需要包含以下步骤：
- 检查 IndexedDB 中是否存在缓存的 Wasm 文件： 通过 IndexedDB API 查询是否存在对应的键值对。
- 如果存在，则从 IndexedDB 中读取 Wasm 文件： 读取缓存的 Wasm 文件数据。
- 如果不存在，则从服务器下载 Wasm 文件： 下载 NumPy 和 SciPy 的 Wasm 文件。
- 将下载的 Wasm 文件保存到 IndexedDB： 将下载的 Wasm 文件存储到 IndexedDB 中，方便下次访问。
- 将 IndexedDB 中加载的 Wasm 文件提供给 Pyodide： 确保 Pyodide 可以正确地使用从 IndexedDB 加载的 Wasm 文件。
通过以上步骤，我们可以利用 IndexedDB 缓存 Pyodide 的 Wasm 文件，从而有效地减少二次加载时间，提升用户体验。 需要注意的是，这需要编写额外的 JavaScript 代码来处理 IndexedDB 的操作，并确保与 Pyodide 的集成。 IndexedDB 的使用也需要考虑浏览器兼容性问题。
