Jython を使用した Python 機能の Java への統合
Java 仮想マシン用の Python 実装である Jython により、Python 機能のシームレスな統合が可能になりますJava アプリケーションに組み込みます。 Jython は Python 環境内で Java コードを実行するためによく使用されますが、双方向の統合機能も提供します。
Java からの Python 関数の呼び出し
次を使用して Java コードから Python 関数を呼び出します。 Jython の場合は、次の手順に従ってください:
- Jython ライブラリをインポートします: Jython ライブラリを Java プロジェクトのクラスパスに追加します。
- Python インタープリタを作成します: new PythonInterpreter() を使用して、Java 内で Python ランタイム環境を作成します。
- Python モジュールの実行: exec メソッドを使用して、必要な Python モジュールをインポートして実行します。
- Python 関数を取得します: get メソッドを使用して、目的の Python 関数への参照を取得します。
- Python 関数を呼び出す: __call__ を使用して Python 関数を呼び出し、渡します。引数に PyObject オブジェクトとして入力します。
- 結果の変換: __tojava__ を使用して、返された PyObject を Java データ型に変換します。
使用例
以下は、文字列を受け入れて文字列を返す Python 関数 "funcName" を呼び出す方法の簡略化された例です。
<code class="java">PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter(); interpreter.exec("import sys\nsys.path.append('pathToModules')\nimport yourModule"); PyObject someFunc = interpreter.get("funcName"); PyObject result = someFunc.__call__(new PyString("Test!")); String realResult = (String) result.__tojava__(String.class);</code>
重要な考慮事項
2021 年現在、Jython は Python 3.x をサポートしていません。したがって、Python コードが Jython でサポートされている Python バージョンと互換性があることを確認してください。さらに、Python コードが Jython でサポートされていない C 拡張機能に依存している場合は、Java 6 の Python インタープリターを使用するか、JNI (Java Native Interface) を利用するなどの代替方法が必要になる場合があります。
以上がJython を使用して Python 機能を Java アプリケーションに統合するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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