C#에서 Python 스크립트 실행: 종합 가이드
언어 간 협력 영역에서 C#에서 Python 스크립트를 실행하는 문제 종종 발생합니다. 간결한 답변을 제공하려는 시도에도 불구하고 때로는 세부 사항을 파악하기 어려울 수 있습니다. 세부 사항을 살펴보고 이 프로세스를 명확히 하겠습니다.
가장 큰 과제는 Python 실행을 위한 명령줄 인수를 작성하는 것입니다. 시작하려면 Python 실행 파일의 전체 경로를 ProcessStartInfo의 FileName으로 제공해야 합니다. 그런 다음 스크립트 경로와 처리할 파일을 모두 통합하여 인수 문자열을 어셈블합니다.
Python 스크립트에서 출력을 캡처하려면 UseShellExecute를 false로 설정합니다. 이를 통해 RedirectStandardOutput을 사용할 수도 있습니다.
조정된 코드:
private void run_cmd(string cmd, string args) { ProcessStartInfo start = new ProcessStartInfo(); start.FileName = "my/full/path/to/python.exe"; start.Arguments = string.Format("{0} {1}", cmd, args); start.UseShellExecute = false; start.RedirectStandardOutput = true; using (Process process = Process.Start(start)) { using (StreamReader reader = process.StandardOutput) { string result = reader.ReadToEnd(); Console.Write(result); } } }
이 코드에서 FileName 속성은 실제 Python 실행 파일을 가리킵니다. 인수 문자열은 스크립트 경로와 Python 코드에서 읽을 파일을 연결합니다.
추가 설명:
- Python 실행 파일 경로를 하드코딩하는 대신, 전역적으로 설치된 Python 인터프리터를 사용하는 것이 좋습니다.
- 인수 문자열의 형식은 실행 중인 특정 Python 스크립트. 자세한 내용은 Python 설명서를 참조하세요.
- 이 접근 방식을 사용하면 IronPython이나 기타 외부 도구가 필요하지 않습니다. 이를 통해 C#과 Python 간의 직접 통신이 가능해지며, 출력을 캡처하고 지속적인 상호 작용이 가능해집니다.
위 내용은 C#에서 Python 스크립트를 실행하고 해당 출력을 캡처하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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