AI Dev Lab
PyPad

PyPad ができるまで — Pyodide でブラウザ完結の Python REPL を作る

Pyodide (CPython を WebAssembly にコンパイルしたランタイム) を CDN side-load して、 入力したコードがブラウザの外に出ない Python REPL を構築した設計記録。

·decision改善·stage公開中

PyPad ができるまで — Pyodide での Python REPL を作る

PyPad は、 Python をインストール不要・サインアップ不要でブラウザだけで実行できる無料の REPL です。 入力したコードと標準出力 / traceback は サーバーに送られず、 ブラウザ内だけで完結 します。 Pyodide (CPython を WebAssembly にコンパイルしたランタイム) を CDN から side-load して使う構成。 メディア処理ラボ 12本柱に続く 13本目、 新カテゴリ 「プログラミング環境」 を追加しました。

なぜこの形にしたか

オンライン Python (Replit / Programiz / Google Colab) は便利ですが、 すべて コードをサーバー側で実行する 設計です。 機密性のあるスクリプトの動作確認、 個人情報を扱う処理、 「会社の PC に Python を入れたくない / 入れられない」 ユースケースでは、 サーバーに送らない選択肢があった方がいい。

Pyodide が v0.26 で CPython 3.12 互換 + 主要 PyData パッケージ (NumPy / pandas / scikit-learn) を揃え、 ブラウザ実用に届きました。 初回 ~10MB の DL があるものの、 IndexedDB キャッシュで 2回目以降は即起動。 Python の素地が成立しています。

visual direction

Python yellow + Jupyter orange on deep navy。

  • 背景: 深い navy #0a0d1c
  • メイン: Python 公式 yellow #ffd43b
  • 副次: Jupyter orange #f37726

Python のブランドカラーを認識可能な形で使いつつ、 既存 12 サービス (mint / amber / violet / cobalt / lime / gold / rose / indigo / emerald / vermilion / uranium / phosphor) と完全別軸の warm-on-cold で識別性確保。

実装の見どころ

1. CDN side-load + Turbopack バイパス

@xenova/transformers / pyodide のように WASM ランタイムを含む重いパッケージは、 Next.js Turbopack の chunk loader を経由すると Cannot convert undefined or null to object で死ぬ事故を 2回踏みました (word-warp / voice-scribe)。 PyPad は最初から CDN side-load:

const PYODIDE_BASE = "https://cdn.jsdelivr.net/pyodide/v0.26.4/full/"
const s = document.createElement("script")
s.src = `${PYODIDE_BASE}pyodide.js`
document.head.appendChild(s)
// after script loads → window.loadPyodide is callable
const py = await window.loadPyodide({ indexURL: PYODIDE_BASE })

これでバンドラを介さず、 CDN から直接 Pyodide を読み込めます。

2. stdout / stderr の capture

Pyodide は setStdout / setStderr に batched コールバックを渡せます。 各 print 行が文字列としてバッファされ、 実行終了後に UI へ:

let stdout = ""
let stderr = ""
py.setStdout({ batched: (s) => { stdout += s; if (!s.endsWith("\n")) stdout += "\n" } })
py.setStderr({ batched: (s) => { stderr += s; if (!s.endsWith("\n")) stderr += "\n" } })

stdout と stderr を別 pre 要素に出すことで、 traceback (stderr) と通常出力 (stdout) が混ざらない。

3. import 自動検出

Pyodide は loadPackagesFromImports(code) で「コード中の import 文を見て、 必要なパッケージ (NumPy 等) を自動 DL」 してくれます。 失敗しても本実行で改めて ImportError が出るので、 best-effort で呼び warn だけ:

try {
 await py.loadPackagesFromImports(code)
} catch (e) {
 console.warn("[py-pad] loadPackagesFromImports warning", e)
}
const result = await py.runPythonAsync(code)

4. 最後の式の評価

REPL 体験を出すために、 runPythonAsync の戻り値 (= 最後の式の評価結果) を捕まえて UI に「last expression」 ラベルで表示します。 print("x") だけのコードは戻り値 None なので stdout 側に出る。 2 + 2 のような式は last expression 側で 4 と見える。

5. SEO §7.1 主用語確定

  • 主: 「Python ブラウザ実行」「オンライン Python」「Python REPL」
  • 補: 「Pyodide」「WebAssembly」「インストール不要」「サインアップ不要」「無料」

title / description / Hero h1 / FAQ最初の Q / service.tags の 5箇所に主用語を散布。 LLMO 用に「インストール不要 / アップロード不要 / 完全オフライン (初回後)」 を description へ。

6. §8.5.2 output reality invariants

result panel に data-stdout / data-stderr / data-result / data-failed を出して、 e2e で:

  • print("hi") → stdout に hi
  • 1 + 1 → result に 2
  • 1/0 → failed=1, stderr に ZeroDivisionError

を assert。 silent fail の余地を構造的に潰します。

苦労したところ

  • Pyodide の TS 型: 公式パッケージは TS 型を提供していますが、 CDN side-load 経由だと global window.loadPyodide のシグネチャを自分で書く必要があります。 最小限の手書き Pyodide 型で凌ぎました。
  • Tab キーの編集挙動: textarea のデフォルト挙動 (Tab でフォーカス移動) を上書きして 4スペース挿入に。 簡易 IDE 体験。
  • Ctrl+Enter 実行: 一般的な REPL ショートカット。 onKeyDown でハンドル。

このサービスから言える事

ラボの 13本柱:

  • voice-scribe / clip-cast / bg-snap / text-pluck / pdf-anvil / pixel-lift / pic-flip / mind-cell / beam-drop / word-warp / exif-peel / ascii-bake / py-pad

カテゴリ:

  • 認識 / 変換 / 生成 / 転送 / インスペクション / クリエイティブ / プログラミング環境 ← 新

「」 の射程が、 メディア処理から AI チャット、 P2P 通信、 メタデータ検査、 ASCII アート、 そして本物のプログラミング言語ランタイムまで伸びました。 「重い処理だけがブラウザの中で動くわけではない」 を 13本目で改めて示した形です。

[ ./next_action ]

読んだら、 PyPad を実際に動かす。

この開発ログは PyPad をどう作ったかの記録です。 読み終わったらそのままサービス本体へ戻って、 実物で価値を確かめてください。

[ ./related_logs ]

関連する開発ログ

all logs →
ToonCast

ToonCast ができるまで — AnimeGANv2 をブラウザで動かす

AnimeGANv2 の小さな ONNX (約9MB) を onnxruntime-web (単一スレッド WASM=COOP/COEP不要、 color-revive で承認済みライブラリの再利用) で実行。 512x512・[-1,1] 正規化で推論し、 結果を元解像度に戻して表示する設計記録。 写真は端末内処理。

read log →
ColorRevive

ColorRevive ができるまで — onnxruntime-web で白黒写真をカラー化

DeOldify の量子化 ONNX を onnxruntime-web (CDN side-load・単一スレッド WASM=COOP/COEP不要) で実行。 256x256 でモデル推論し、 輝度は元写真・色だけ AI を YCbCr で再合成して輪郭を保つ設計記録。 写真は端末内処理。

read log →
PhotoTwin

PhotoTwin ができるまで — CLIP画像埋め込みで似た写真を見つける

CLIP (Xenova/clip-vit-base-patch32) の image-feature-extraction を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 各写真を正規化ベクトル化。 cosine 類似度で重複・似た写真をブラウザ内で検出する設計記録 (新ライブラリ追加なし=what-cam と同じ CLIP の再利用)。

read log →
AkinFind

AkinFind ができるまで — 文章embeddingsで意味検索をブラウザ内に

多言語の文章埋め込みモデル (Xenova/multilingual-e5-small) を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 各文を正規化ベクトル化。 cosine 類似度で意味検索と似ている文ペア検出を全て端末内で行う設計記録。

read log →
WhatCam

WhatCam ができるまで — CLIP のゼロショット画像分類をブラウザで動かす

CLIP (Xenova/clip-vit-base-patch32) を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 写真と候補ラベルの近さをブラウザ内で計算。 日本語ラベルを英語プロンプトに変換し、 図鑑と自由入力の両モードで「これ何?」を判定する設計記録。

read log →
DepthCast

DepthCast ができるまで — 1枚の写真をAIの深度推定で立体にする

Depth Anything (transformers.js) を CDN ESM で side-load し、 1枚の写真から深度マップを推定。 WebGL2 フラグメントシェーダで深度に比例した視差 (iterative backward parallax) を作り、 赤青アナグリフ / WebM 書き出しまで端末内で完結させた設計記録。

read log →