'child_process'를 사용하여 Node.js에서 Python 함수를 호출하는 방법은 무엇입니까?
Node.js에서 Python 함수 호출
Node.js 애플리케이션에서 Python의 기계 학습 라이브러리 기능을 수용하려면 호출하는 방법이 필요합니다. Node.js 환경의 Python 함수입니다. 'child_process' 패키지는 이러한 격차를 해소하는 이상적인 도구로 등장합니다.
해결책: 'child_process' 활용
'child_process' 패키지를 사용하면 다음을 만들 수 있습니다. Python 하위 프로세스를 만들고 그 안에서 Python 함수를 실행합니다. 방법은 다음과 같습니다.
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'child_process' 모듈을 가져와 시작합니다.
const spawn = require("child_process").spawn;
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Python 하위 프로세스를 만들고 Python을 제공합니다. 스크립트 경로 및 원하는 인수:
const pythonProcess = spawn('python', ["path/to/script.py", arg1, arg2, ...]);
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Python 측에서는 'sys'를 가져왔는지 확인하고 'sys.argv'를 사용하여 Node.js에서 전달된 인수에 액세스합니다.
import sys arg1 = sys.argv[1] arg2 = sys.argv[2]
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Node.js에 데이터를 반환하려면 Python 스크립트에서 'print'를 사용하고 출력:
print(dataToSendBack) sys.stdout.flush()
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Node.js에서 Python 하위 프로세스의 데이터를 수신합니다.
pythonProcess.stdout.on('data', (data) => { // Handle the data received from the Python script });
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유연성 및 동적 함수 호출
이 접근 방식의 장점은 여러 Python 스크립트에 전달될 인수입니다. 이러한 유연성을 통해 지정된 인수가 호출할 함수를 결정하고 다른 인수가 해당 함수에 전달되는 Python 스크립트를 설계할 수 있습니다.
예:
Python 스크립트, 기계 학습을 위한 함수와 지정된 인수를 기반으로 호출할 함수를 조정하는 기본 함수를 정의합니다.
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()
전달하여 함수 이름과 데이터를 Node.js에서 스크립트에 대한 인수로 사용하면 적절한 Python 함수를 동적으로 호출할 수 있습니다.
참고: Node.js와 Python 간의 데이터 전송은 표준을 통해 이루어집니다. 출력 및 표준 입력 스트림.
위 내용은 'child_process'를 사용하여 Node.js에서 Python 함수를 호출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

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.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
