JavaScript 코드에서 Python 함수 호출
JavaScript가 특정 요구 사항을 충족하는 데 필요한 기능이 부족한 시나리오에서는 가능성을 탐색하는 것이 필요합니다. Python 함수를 JavaScript 코드에 통합하는 것입니다. 이 문서에서는 이러한 연결을 설정하는 프로세스를 안내하고 이 작업을 효과적으로 수행하는 수정된 코드 조각을 제공하여 이러한 요구 사항을 해결하는 것을 목표로 합니다.
초기 JavaScript 코드:
아래 표시된 JavaScript 코드는 Python 함수를 호출하려는 초기 시도를 나타냅니다.
<code class="javascript">var tag = document.getElementsByTagName("p")[0]; text = tag.innerHTML; // Here I would like to call the Python interpreter with Python function arrOfStrings = openSomehowPythonInterpreter("~/pythoncode.py", "processParagraph(text)");</code>
Python 스크립트(~/pythoncode.py):
Python 스크립트에는 간단한 JavaScript와 동등한 기능이 없는 nltk와 같은 고급 라이브러리를 활용하는 함수가 포함되어 있습니다.
<code class="python">import nltk # is not in JavaScript def processParagraph(text): ... nltk calls ... return lst # returns a list of strings (will be converted to JavaScript array)</code>
해결책: Python 스크립트에 대한 AJAX 요청
JavaScript와 Python 코드 사이의 격차를 효과적으로 메우기 위해 권장되는 접근 방식은 Python 스크립트에 AJAX 요청을 보내는 것입니다. 이는 jQuery 라이브러리나 JavaScript 자체를 사용하여 달성할 수 있습니다.
<code class="javascript">$.ajax({ type: "POST", url: "~/pythoncode.py", data: { param: text} }).done(function( o ) { // do something });</code>
AJAX를 활용하면 JavaScript 코드가 Python 스크립트와의 통신을 설정하고 제공된 텍스트를 입력으로 사용하여 실행을 시작합니다. 그런 다음 Python 스크립트는 원하는 함수를 실행하고, 텍스트를 처리하고, JavaScript 배열로 변환된 문자열 배열을 반환합니다. 이러한 원활한 통합을 통해 JavaScript 애플리케이션 내에서 Python의 기능을 활용할 수 있습니다.
위 내용은 JavaScript 코드에서 Python 함수를 호출하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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