Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimanakah saya boleh menggunakan Pembelajaran Mesin Python dalam Node.js?

Bagaimanakah saya boleh menggunakan Pembelajaran Mesin Python dalam Node.js?

Barbara Streisand
Lepaskan: 2024-11-14 14:06:02
asal
227 orang telah melayarinya

How can I use Python Machine Learning in Node.js?

Memanggil Fungsi Python daripada Node.js

Cabaran biasa yang dihadapi apabila menggunakan kedua-dua Node.js dan Python dalam projek ialah keperluan untuk gunakan keupayaan pembelajaran mesin Python dari dalam Node.js. Nasib baik, terdapat penyelesaian mudah menggunakan modul "child_process" dalam Node.js.

Untuk memanggil fungsi Python daripada Node.js, ikut langkah berikut:

  1. Pasang " modul child_process":
npm install child_process
Salin selepas log masuk
  1. Import modul ke dalam skrip Node.js anda:
const { spawn } = require("child_process");
Salin selepas log masuk
  1. Buat fail skrip Python yang proses Node.js akan memanggil.
  2. Buat pembolehubah pythonProcess dengan menggunakan kaedah spawn dengan arahan python, laluan ke skrip Python anda dan sebarang hujah yang diperlukan:
const pythonProcess = spawn("python", ["path/to/script.py", arg1, arg2, ...]);
Salin selepas log masuk
  1. Dalam skrip Python, import modul sys.
  2. Kendalikan hujah yang dihantar daripada Node.js menggunakan sys.argv.
  3. Untuk menghantar data kembali ke Node.js:
print(dataToSendBack)
sys.stdout.flush()
Salin selepas log masuk
  1. Dalam Node.js, dengar data daripada proses Python menggunakan pythonProcess.stdout.on('data').

Ingat, spawn kaedah membenarkan berbilang argumen, membolehkan anda menstrukturkan skrip Python anda untuk memanggil fungsi tertentu.

Kaedah ini menyediakan cara yang mudah untuk memanfaatkan keupayaan Python dalam aplikasi Node.js anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh menggunakan Pembelajaran Mesin Python dalam Node.js?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
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
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan