cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk Memanggil Fungsi Python daripada Node.js Menggunakan 'child_process'?

How to Call Python Functions from Node.js Using 'child_process'?

Memanggil Fungsi Python daripada Node.js

Merangkumi keupayaan perpustakaan pembelajaran mesin Python dalam aplikasi Node.js memerlukan cara untuk menggunakan Python berfungsi daripada persekitaran Node.js. Pakej 'child_process' muncul sebagai alat yang ideal untuk merapatkan jurang ini.

Penyelesaian: Menggunakan 'child_process'

Dengan menggunakan pakej 'child_process', anda boleh membuat subproses Python dan melaksanakan fungsi Python di dalamnya. Begini cara untuk melakukannya:

  1. Mulakan dengan mengimport modul 'child_process':

    const spawn = require("child_process").spawn;
  2. Buat subproses Python dan bekalkan Python laluan skrip dan mana-mana yang dikehendaki argumen:

    const pythonProcess = spawn('python', ["path/to/script.py", arg1, arg2, ...]);
  3. Pada bahagian Python, pastikan 'sys' diimport dan gunakan 'sys.argv' untuk mengakses argumen yang dihantar daripada Node.js:

    import sys
    arg1 = sys.argv[1]
    arg2 = sys.argv[2]
  4. Untuk mengembalikan data kepada Node.js, gunakan 'cetak' dalam skrip Python dan siram output:

    print(dataToSendBack)
    sys.stdout.flush()
  5. Dalam Node.js, dengar data daripada subproses Python:

    pythonProcess.stdout.on('data', (data) => {
      // Handle the data received from the Python script
    });

Fleksibiliti dan Invokasi Fungsi Dinamik

Kelebihan pendekatan ini ialah ia membolehkan berbilang hujah untuk dihantar ke skrip Python. Fleksibiliti ini membolehkan anda mereka bentuk skrip Python dengan argumen tertentu menentukan fungsi yang hendak dipanggil dan argumen lain dihantar ke fungsi tersebut.

Contoh:

Dalam anda Skrip Python, tentukan fungsi untuk pembelajaran mesin dan fungsi utama yang mengatur fungsi untuk memanggil berdasarkan yang ditentukan argumen:

def machine_learning_function(data):
  # Implement the machine learning functionality

def main():
  function_name = sys.argv[1]
  data = sys.argv[2]
  if function_name == "machine_learning_function":
    machine_learning_function(data)

if __name__ == "__main__":
  main()

Dengan menghantar nama fungsi dan data sebagai argumen kepada skrip daripada Node.js, anda boleh memanggil fungsi Python yang sesuai secara dinamik.

Nota: Pemindahan data antara Node.js dan Python dicapai melalui output standard dan aliran input standard.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memanggil Fungsi Python daripada Node.js Menggunakan 'child_process'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Kenapa array secara amnya lebih cekap memori daripada senarai untuk menyimpan data berangka?Kenapa array secara amnya lebih cekap memori daripada senarai untuk menyimpan data berangka?May 05, 2025 am 12:15 AM

ArraysareGenerallymorememememory-efficientthanlistsforstoringnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryaccess.1) arraysstoreelementsinacontiguousblock, reducingoverheadfrointersormetadata.2)

Bagaimana anda boleh menukar senarai python ke array python?Bagaimana anda boleh menukar senarai python ke array python?May 05, 2025 am 12:10 AM

ToConvertapythonlisttoanarray, usetheArraymodule: 1) importThearraymodule, 2) createalist, 3) UseArray (typecode, list) toConvertit, spesifyingthetypecodelike'i'forintegers.ThisconversionOptimizesMogenhomogeneousdata, enHomerMogeneShomogeneousdata, enHomerMogeneousdata, enhomoMogenerDataShomaSdata, enhomoMogenhomogeneousdata,

Bolehkah anda menyimpan jenis data yang berbeza dalam senarai python yang sama? Beri contoh.Bolehkah anda menyimpan jenis data yang berbeza dalam senarai python yang sama? Beri contoh.May 05, 2025 am 12:10 AM

Senarai Python boleh menyimpan pelbagai jenis data. Senarai contoh mengandungi integer, rentetan, nombor titik terapung, boolean, senarai bersarang, dan kamus. Senarai fleksibiliti adalah berharga dalam pemprosesan data dan prototaip, tetapi ia perlu digunakan dengan berhati -hati untuk memastikan kebolehbacaan dan pemeliharaan kod.

Apakah perbezaan antara tatasusunan dan senarai di Python?Apakah perbezaan antara tatasusunan dan senarai di Python?May 05, 2025 am 12:06 AM

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

Modul apa yang biasa digunakan untuk membuat tatasusunan di Python?Modul apa yang biasa digunakan untuk membuat tatasusunan di Python?May 05, 2025 am 12:02 AM

Themostcomonlyedmoduleforcreatingarraysinpythonisnumpy.1) numpyprovidesefficienttoolsforarrayoperations, idealfornumericaldata.2) arrayscanbecreatedingingnp.array () for1dand2dstructures

Bagaimana anda menambah elemen ke senarai python?Bagaimana anda menambah elemen ke senarai python?May 04, 2025 am 12:17 AM

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

Bagaimana anda membuat senarai python? Beri contoh.Bagaimana anda membuat senarai python? Beri contoh.May 04, 2025 am 12:16 AM

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Bincangkan kes penggunaan dunia sebenar di mana penyimpanan dan pemprosesan data berangka yang cekap adalah kritikal.Bincangkan kes penggunaan dunia sebenar di mana penyimpanan dan pemprosesan data berangka yang cekap adalah kritikal.May 04, 2025 am 12:11 AM

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!