


Bagaimana untuk Memanggil Fungsi Python daripada Node.js Menggunakan '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:
-
Mulakan dengan mengimport modul 'child_process':
const spawn = require("child_process").spawn;
-
Buat subproses Python dan bekalkan Python laluan skrip dan mana-mana yang dikehendaki argumen:
const pythonProcess = spawn('python', ["path/to/script.py", arg1, arg2, ...]);
-
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]
-
Untuk mengembalikan data kepada Node.js, gunakan 'cetak' dalam skrip Python dan siram output:
print(dataToSendBack) sys.stdout.flush()
-
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!

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

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

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.

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

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

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

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

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.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

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
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!
