前端pyodide性能优化：利用indexeddb缓存wasm模块，提升加载速度

在前端使用pyodide运行python代码时，反复加载庞大的numpy和scipy wasm模块会显著降低加载速度，影响用户体验。本文介绍如何利用浏览器内置的indexeddb数据库缓存这些wasm模块，从而大幅提升页面加载速度。

pyodide在前端运行python算法时，每次加载都需要重新下载numpy和scipy的wasm模块，这是主要的性能瓶颈。indexeddb，一个浏览器端的nosql数据库，可以有效解决这个问题。它能够存储大量数据，包括wasm二进制文件。

通过将下载好的numpy和scipy wasm模块存储到indexeddb中，我们可以实现缓存机制。页面再次加载时，pyodide会先检查indexeddb中是否存在这些模块。如果存在，则直接从缓存加载，避免了网络请求，显著缩短了加载时间。

实现这一功能需要编写javascript代码，在pyodide加载完成后，将wasm模块读取并存储到indexeddb。页面加载时，代码会先检查indexeddb是否存在缓存的模块。如果存在，则直接使用缓存；否则，下载模块并同时将其存储到indexeddb中，为下次加载做好准备。这需要熟悉pyodide的加载流程和indexeddb的api。具体的实现细节会根据pyodide版本和项目结构有所不同。

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