数据集概述
本数据集围绕浏览器中运行Python代码的技术展开，涵盖现有工具（如Transcrypt、Brython、Pyodide等）的能力与局限，包含示例代码、实验数据及选择标准，为开发者和教育者提供工具选型参考。
文件详解
- 数据文件（CSV格式，共9个）：
- QueryResults_brython.csv、QueryResults_pypy.csv等：记录不同工具相关的查询结果，含CreationDate（创建日期）、LastActivityDate（最后活动日期）等字段
- relatedQueries.csv：包含Kategorie（类别）、TOP/RISING关键词及热度数据
- multiTimeline.csv：可能为时间线相关数据
- 示例代码文件（HTML格式，共5个）：
- hello_pyscript.html、pyodide_sample.html等：不同工具的浏览器运行Python代码示例
- 文档与脚本文件：
- criteria_table.md：Markdown格式的工具选择标准表
- stackoverflow.sql：SQL格式的Stack Overflow相关查询脚本
- commit-history.sh：Shell脚本，可能用于获取提交历史
- googletrends.html：Google Trends相关的HTML文件
数据来源
git.uibk.ac.at/csav4362/running-python-in-web-browser
适用场景
- 前端技术研究：分析浏览器中Python代码运行工具的技术特性与适用场景
- 开发者工具选型：基于数据集提供的标准，辅助选择浏览器Python运行工具
- 教育场景应用：探索浏览器Python工具在编程教学中的可行性
- 技术趋势分析：通过查询热度数据研究相关工具的发展趋势
