本篇文章探讨了基于Python语言来建设网页版物理实验的快速技术，文章旨在提供一套解决方案，以替代使用Matlab时存在的商业化成本高和开发技术门槛高的问题。文章通过比较Matlab与Python进行网页版实验的技术框架，强调了Python在网页版物理实验建设中的优势。接下来，将详细介绍基于Python进行网页版物理实验快速建设的知识点。
Python语言是一种面向对象的解释型编程语言，由Guido van Rossum在20世纪90年代编写。Python不仅功能强大，而且简单易学，为开源免费软件，近年来已成为美国大学计算机科学系入门课程中最受欢迎的编程语言之一，被YouTube、Dropbox、美国银行等众多知名网站采用。
Python语言的主要特点包括：
1. 丰富的扩展库，使得开发者能够轻量级地完成各种高级任务。例如，在相同的任务量下，Python的代码量往往比C语言和Java少得多。
2. 在科学计算领域拥有Numpy、Pandas等数据快速处理库，Scipy等数值计算库，以及Ftplib、Httplib、Urllib等用于网络请求的库，Bokeh、Mpld等用于Web图表展示的库。
3. 安装简单，推荐使用Anaconda3进行安装，直接从官网下载相应版本，无需配置环境变量。
接着，文章比较了Matlab和Python在网页版实验构建中的技术框架。Matlab作为科学计算软件的核心，在矩阵计算和多领域算法库方面提供了便利，但其商业化成本较高，且与数据库交互需要借助第三方语言如Java，增加了技术门槛。
针对这些问题，Python提供了有效的解决路径，尤其是其在网页开发方面的免费、公开、快捷的框架设计。文章指出，使用Python进行网页版物理实验的快速搭建是可行且高效的。文中提到的光学物理实验劈尖等厚干涉条纹实验就是一个实例，通过Python实现了实验数据的读取、科学计算和结果的网页版输出。
文章还介绍了使用Python进行网页版实验搭建的步骤，包括：
1. 安装开发环境Anaconda，并通过PyCharm等开发工具调用Python编译器AnacondaPython.exe。
2. 引入所需的库，比如Numpy进行数值计算，Matplotlib进行图表输出。
3. 编写程序读取实验数据，运用Python科学计算函数库进行处理，并通过Web图表库生成网页版实验结果。
此外，文章还提到了Matlab与Python在技术构架上的差异，Matlab无法直接与数据库交互，需要通过Java等第三方语言实现通讯，而Python的框架设计则更为简洁直接。
文章为物理实验教育者提供了一种基于Python的网页版物理实验快速建设技术，它不仅解决了Matlab成本高和开发门槛高的问题，还通过简单易学的编程语言、强大的科学计算库和丰富的扩展库，让网页版物理实验的建设变得更加高效和可行。通过本篇文章提供的技术路径，有Matlab基础的科学实验者能够快速地实现物理实验的网页版输出，使得物理实验结果能够被快速输出，并易于共享与教学应用。
