使用PyScript的pyodide-worker选项时，如何正确引入根目录文件？

当切换到pyodide-worker模式时，原pyscript模式下的<py-config> [[fetch]]配置无法直接生效——因为该模式下Pyodide运行在独立的Web Worker线程中，需要通过以下方式加载本地数据文件：

方案1：使用Pyodide内置API直接读取文件 #

在Python代码中，利用pyodide.http.open_url读取本地文件内容，既可以直接处理内容，也可以写入Pyodide的虚拟文件系统供后续代码调用：

import pyodide.http
import pandas as pd
from io import StringIO

# 方式1：直接读取内容并加载为DataFrame
csv_content = pyodide.http.open_url('./data.csv').read()
df = pd.read_csv(StringIO(csv_content))

# 方式2：写入虚拟文件系统，让后续代码可以通过路径访问
with open('data.csv', 'w') as f:
    f.write(csv_content)
# 后续代码即可正常使用 pd.read_csv('data.csv')

方案2：通过JavaScript预加载文件后传递给Pyodide #

先在HTML中用JavaScript提前获取文件内容，再传递到Pyodide的全局环境中：

1. 在HTML的<body>中添加以下脚本：

<script>
  // 标记Pyodide初始化完成
  window.pyodideReady = new Promise(resolve => {
    document.addEventListener('pyodide:ready', () => resolve());
  });

  // 加载本地数据文件
  fetch('./data.csv')
    .then(res => res.text())
    .then(data => {
      window.pyodideReady.then(() => {
        // 将数据传入Pyodide全局变量
        pyodide.globals.set('csv_raw_data', data);
      });
    });
</script>

2. 在Python代码中读取全局变量并处理：

import pandas as pd
from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO(csv_raw_data))

关键注意事项 #

• 确保data.csv与生成的.html、.js文件处于同一目录，且通过HTTP服务器（如python -m http.server）访问，不要直接用file://协议打开（浏览器跨域限制会导致文件加载失败）。
• 打包分享时，需将所有相关文件（HTML、JS、数据文件）放入压缩包，接收方解压后启动本地HTTP服务器即可查看。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John