


Wie kann ich Python-Funktionalität mit Jython in Java-Anwendungen integrieren?
Python-Funktionalität in Java mit Jython integrieren
Jython, eine Implementierung von Python für die Java Virtual Machine, ermöglicht die nahtlose Integration der Python-Funktionalität in Java-Anwendungen. Während Jython häufig zum Ausführen von Java-Code in Python-Umgebungen verwendet wird, bietet es bidirektionale Integrationsmöglichkeiten.
Python-Funktionen aus Java aufrufen
Zum Aufrufen von Python-Funktionen aus Java-Code mit Jython, folgen Sie diesen Schritten:
- Importieren Sie die Jython-Bibliothek: Fügen Sie die Jython-Bibliothek zum Klassenpfad Ihres Java-Projekts hinzu.
- Erstellen Sie einen Python-Interpreter: Verwenden Sie new PythonInterpreter(), um eine Python-Laufzeitumgebung in Java zu erstellen.
- Python-Module ausführen: Erforderliche Python-Module mit der exec-Methode importieren und ausführen.
- Python-Funktion abrufen: Verwenden Sie die get-Methode, um einen Verweis auf die gewünschte Python-Funktion zu erhalten.
- Python-Funktion aufrufen: Rufen Sie die Python-Funktion mit __call__ auf und übergeben Sie sie in Argumenten als PyObject-Objekte.
- Ergebnis konvertieren: Transformieren Sie das zurückgegebene PyObject mit __tojava__ in einen Java-Datentyp.
Beispielverwendung
Unten finden Sie ein vereinfachtes Beispiel für den Aufruf einer Python-Funktion „funcName“, die einen String akzeptiert und einen String zurückgibt:
<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>
Wichtige Überlegungen
Ab 2021 unterstützt Jython Python 3.x nicht mehr. Stellen Sie daher sicher, dass Ihr Python-Code mit der von Jython unterstützten Python-Version kompatibel ist. Wenn Ihr Python-Code außerdem auf C-Erweiterungen basiert, die von Jython nicht unterstützt werden, sind möglicherweise alternative Methoden wie die Verwendung des Python-Interpreters von Java 6 oder die Verwendung des JNI (Java Native Interface) erforderlich.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Python-Funktionalität mit Jython in Java-Anwendungen integrieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
