JavaScript 코드에서 Python 함수를 호출하는 방법
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!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
