我有一个Express Node.js应用程序,但我也有一个机器学习算法在Python中使用。是否有一种方法可以从我的Node.js应用程序调用Python函数来利用机器学习库的强大功能?
当前回答
我知道的最简单的方法是使用“child_process”包,它随node一起打包。
然后你可以这样做:
const spawn = require("child_process").spawn;
const pythonProcess = spawn('python',["path/to/script.py", arg1, arg2, ...]);
然后你要做的就是确保你在python脚本中导入了sys,然后你就可以使用sys访问arg1了。Argv [1], arg2使用sys。Argv[2],等等。
要将数据发送回节点,只需在python脚本中执行以下操作:
print(dataToSendBack)
sys.stdout.flush()
然后node可以使用以下命令监听数据:
pythonProcess.stdout.on('data', (data) => {
// Do something with the data returned from python script
});
由于这允许使用spawn将多个参数传递给脚本,您可以重新构造python脚本,以便其中一个参数决定调用哪个函数,而另一个参数传递给该函数,等等。
希望这是清楚的。如果有需要澄清的地方请告诉我。
其他回答
通过extrabacon, Python -shell模块是一种从Node.js运行Python脚本的简单方法,具有基本但有效的进程间通信和更好的错误处理。
安装:
npm: NPM安装python-shell。
或者用纱线: 纱线加蟒壳
运行一个简单的Python脚本:
const PythonShell = require('python-shell').PythonShell;
PythonShell.run('my_script.py', null, function (err) {
if (err) throw err;
console.log('finished');
});
运行带有参数和选项的Python脚本:
const PythonShell = require('python-shell').PythonShell;
var options = {
mode: 'text',
pythonPath: 'path/to/python',
pythonOptions: ['-u'],
scriptPath: 'path/to/my/scripts',
args: ['value1', 'value2', 'value3']
};
PythonShell.run('my_script.py', options, function (err, results) {
if (err)
throw err;
// Results is an array consisting of messages collected during execution
console.log('results: %j', results);
});
要获得完整的文档和源代码,请访问https://github.com/extrabacon/python-shell
有Python背景,想要在Node.js应用程序中集成机器学习模型的人:
它使用了child_process核心模块:
const express = require('express')
const app = express()
app.get('/', (req, res) => {
const { spawn } = require('child_process');
const pyProg = spawn('python', ['./../pypy.py']);
pyProg.stdout.on('data', function(data) {
console.log(data.toString());
res.write(data);
res.end('end');
});
})
app.listen(4000, () => console.log('Application listening on port 4000!'))
它不需要Python脚本中的sys模块。
下面是使用Promise执行任务的更模块化的方式:
const express = require('express')
const app = express()
let runPy = new Promise(function(success, nosuccess) {
const { spawn } = require('child_process');
const pyprog = spawn('python', ['./../pypy.py']);
pyprog.stdout.on('data', function(data) {
success(data);
});
pyprog.stderr.on('data', (data) => {
nosuccess(data);
});
});
app.get('/', (req, res) => {
res.write('welcome\n');
runPy.then(function(fromRunpy) {
console.log(fromRunpy.toString());
res.end(fromRunpy);
});
})
app.listen(4000, () => console.log('Application listening on port 4000!'))
许多例子都是过时的,并且涉及复杂的设置。您可以尝试JSPyBridge/pythonia(完全披露:我是作者)。它是一种普通的JS,可以让你操作外部Python对象,就好像它们存在于JS中一样。事实上,它实现了互操作性,因此Python代码可以通过回调和传递函数返回调用JS。
numpy + matplotlib的例子,用ES6导入系统:
import { py, python } from 'pythonia'
const np = await python('numpy')
const plot = await python('matplotlib.pyplot')
// Fixing random state for reproducibility
await np.random.seed(19680801)
const [mu, sigma] = [100, 15]
// Inline expression evaluation for operator overloading
const x = await py`${mu} + ${sigma} * ${np.random.randn(10000)}`
// the histogram of the data
const [n, bins, patches] = await plot.hist$(x, 50, { density: true, facecolor: 'g', alpha: 0.75 })
console.log('Distribution', await n) // Always await for all Python access
await plot.show()
python.exit()
通过CommonJS(没有顶级await):
const { py, python } = require('pythonia')
async function main() {
const np = await python('numpy')
const plot = await python('matplotlib.pyplot')
...
// the rest of the code
}
main().then(() => python.exit()) // If you don't call this, the process won't quit by itself.
你可以在NPM上查看我的套餐 https://www.npmjs.com/package/@guydev/native-python
它提供了一种非常简单而强大的方式来从node运行python函数
import { runFunction } from '@guydev/native-python'
const example = async () => {
const input = [1,[1,2,3],{'foo':'bar'}]
const { error, data } = await runFunction('/path/to/file.py','hello_world', '/path/to/python', input)
// error will be null if no error occured.
if (error) {
console.log('Error: ', error)
}
else {
console.log('Success: ', data)
// prints data or null if function has no return value
}
}
python模块
# module: file.py
def hello_world(a,b,c):
print( type(a), a)
# <class 'int'>, 1
print(type(b),b)
# <class 'list'>, [1,2,3]
print(type(c),c)
# <class 'dict'>, {'foo':'bar'}
/*eslint-env es6*/
/*global require*/
/*global console*/
var express = require('express');
var app = express();
// Creates a server which runs on port 3000 and
// can be accessed through localhost:3000
app.listen(3000, function() {
console.log('server running on port 3000');
} )
app.get('/name', function(req, res) {
console.log('Running');
// Use child_process.spawn method from
// child_process module and assign it
// to variable spawn
var spawn = require("child_process").spawn;
// Parameters passed in spawn -
// 1. type_of_script
// 2. list containing Path of the script
// and arguments for the script
// E.g : http://localhost:3000/name?firstname=Levente
var process = spawn('python',['apiTest.py',
req.query.firstname]);
// Takes stdout data from script which executed
// with arguments and send this data to res object
var output = '';
process.stdout.on('data', function(data) {
console.log("Sending Info")
res.end(data.toString('utf8'));
});
console.log(output);
});
这对我很管用。必须将python.exe添加到此代码段的路径变量中。另外,确保你的python脚本在你的项目文件夹中。
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