


Exécution de scripts Python à partir de PHP
Lorsque vous tentez d'exécuter des scripts Python à partir de PHP à l'aide de commandes telles que exec, PHP peut ne produire aucune sortie malgré un rapport d'erreurs et des paramètres d'affichage appropriés. Cela peut être résolu en utilisant la fonction shell_exec.
Fonction shell_exec
shell_exec exécute une commande via le shell et renvoie sa sortie complète sous forme de chaîne. Voici un exemple de son utilisation :
$command = escapeshellcmd('/usr/custom/test.py'); $output = shell_exec($command); echo $output;
Configuration du script Python
Assurez-vous que votre script Python a la configuration suivante :
- La première ligne du script contient le #! suivi du chemin de l'interpréteur Python, par exemple #!/usr/bin/env python.
- Le script dispose des privilèges appropriés pour que l'utilisateur Web (par exemple, www-data pour Apache) puisse l'exécuter.
Considérations spécifiques à Unix
Sur les plateformes Unix, le script Python devra peut-être être rendu exécutable à l'aide de chmod x monscript.py. De plus, les commandes du script Python doivent disposer des privilèges appropriés.
Autorisations de l'utilisateur Web
N'oubliez pas que PHP s'exécute en tant qu'utilisateur Web, généralement www-data ou apache. Par conséquent, assurez-vous que l'utilisateur Web dispose des autorisations d'accès aux fichiers et répertoires référencés dans la commande shell_exec.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

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NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


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