如何从Node.js调用Python函数

Question

我有一个Express Node.js应用程序,但我也有一个机器学习算法在Python中使用.有没有办法可以从我的Node.js应用程序调用Python函数来利用机器学习库的强大功能？

Answer 1

我所知道的最简单的方法是使用与节点一起打包的"child_process"包.

然后你可以这样做:

const spawn = require("child_process").spawn;
const pythonProcess = spawn('python',["path/to/script.py", arg1, arg2, ...]);

然后你要做的就是确保你import sys在python脚本中,然后你可以访问arg1使用 sys.argv[1],arg2使用 sys.argv[2]等等.

要将数据发送回节点,只需在python脚本中执行以下操作:

print(dataToSendBack)
sys.stdout.flush()

然后节点可以使用以下方式侦听数据:

pythonProcess.stdout.on('data', (data) => {
    // Do something with the data returned from python script
});

由于这允许使用spawn将多个参数传递给脚本,因此您可以重构python脚本,以便其中一个参数决定调用哪个函数,另一个参数传递给该函数,等等.

希望这很清楚.如果有需要澄清,请告诉我.

Answer 2

来自Python背景并希望在Node.js应用程序中集成其机器学习模型的人员的示例:

它使用child_process核心模块:

const express = require('express')
const app = express()

app.get('/', (req, res) => {

    const { spawn } = require('child_process');
    const pyProg = spawn('python', ['./../pypy.py']);

    pyProg.stdout.on('data', function(data) {

        console.log(data.toString());
        res.write(data);
        res.end('end');
    });
})

app.listen(4000, () => console.log('Application listening on port 4000!'))

它不需要sysPython脚本中的模块.

以下是使用以下方法执行任务的更加模块化的方法Promise:

const express = require('express')
const app = express()

let runPy = new Promise(function(success, nosuccess) {

    const { spawn } = require('child_process');
    const pyprog = spawn('python', ['./../pypy.py']);

    pyprog.stdout.on('data', function(data) {

        success(data);
    });

    pyprog.stderr.on('data', (data) => {

        nosuccess(data);
    });
});

app.get('/', (req, res) => {

    res.write('welcome\n');

    runPy.then(function(fromRunpy) {
        console.log(fromRunpy.toString());
        res.end(fromRunpy);
    });
})

app.listen(4000, () => console.log('Application listening on port 4000!'))

Answer 3

在python-shell通过模块extrabacon是一个简单的方法来基本运行Node.js的从Python脚本,但高效的进程间通信和更好的错误处理.

安装: npm install python-shell.

运行一个简单的Python脚本:

var PythonShell = require('python-shell');

PythonShell.run('my_script.py', function (err) {
  if (err) throw err;
  console.log('finished');
});

使用参数和选项运行Python脚本:

var PythonShell = require('python-shell');

var options = {
  mode: 'text',
  pythonPath: 'path/to/python',
  pythonOptions: ['-u'],
  scriptPath: 'path/to/my/scripts',
  args: ['value1', 'value2', 'value3']
};

PythonShell.run('my_script.py', options, function (err, results) {
  if (err) 
    throw err;
  // Results is an array consisting of messages collected during execution
  console.log('results: %j', results);
});

有关完整的文档和源代码,请查看https://github.com/extrabacon/python-shell

Answer 4

许多示例已经过时多年并且涉及复杂的设置。您可以尝试一下JSPyBridge/pythonia（完全公开：我是作者）。它是普通的 JS，可让您操作外部 Python 对象，就像它们存在于 JS 中一样。事实上，它具有互操作性，因此 Python 代码可以通过回调和传递的函数返回调用 JS。

numpy + matplotlib 示例，使用 ES6 导入系统：

import { py, python } from 'pythonia'
const np = await python('numpy')
const plot = await python('matplotlib.pyplot')

// Fixing random state for reproducibility
await np.random.seed(19680801)
const [mu, sigma] = [100, 15]
// Inline expression evaluation for operator overloading
const x = await py`${mu} + ${sigma} * ${np.random.randn(10000)}`

// the histogram of the data
const [n, bins, patches] = await plot.hist$(x, 50, { density: true, facecolor: 'g', alpha: 0.75 })
console.log('Distribution', await n) // Always await for all Python access
await plot.show()
python.exit()

通过 CommonJS（没有顶级等待）：

const { py, python } = require('pythonia')
async function main() {
  const np = await python('numpy')
  const plot = await python('matplotlib.pyplot')
  ...
  // the rest of the code
}
main().then(() => python.exit()) // If you don't call this, the process won't quit by itself.

Answer 5

您现在可以使用支持 Python 和 Javascript 的 RPC 库，例如zerorpc

从他们的首页：

Node.js 客户端

var zerorpc = require("zerorpc");

var client = new zerorpc.Client();
client.connect("tcp://127.0.0.1:4242");

client.invoke("hello", "RPC", function(error, res, more) {
    console.log(res);
});

蟒蛇服务器

import zerorpc

class HelloRPC(object):
    def hello(self, name):
        return "Hello, %s" % name

s = zerorpc.Server(HelloRPC())
s.bind("tcp://0.0.0.0:4242")
s.run()

Answer 6

以前的大多数答案都将 on("data") 中的承诺称为成功，这不是正确的做法，因为如果您收到大量数据，您只会得到第一部分。相反，您必须在结束事件中执行此操作。

const { spawn } = require('child_process');
const pythonDir = (__dirname + "/../pythonCode/"); // Path of python script folder
const python = pythonDir + "pythonEnv/bin/python"; // Path of the Python interpreter

/** remove warning that you don't care about */
function cleanWarning(error) {
    return error.replace(/Detector is not able to detect the language reliably.\n/g,"");
}

function callPython(scriptName, args) {
    return new Promise(function(success, reject) {
        const script = pythonDir + scriptName;
        const pyArgs = [script, JSON.stringify(args) ]
        const pyprog = spawn(python, pyArgs );
        let result = "";
        let resultError = "";
        pyprog.stdout.on('data', function(data) {
            result += data.toString();
        });

        pyprog.stderr.on('data', (data) => {
            resultError += cleanWarning(data.toString());
        });

        pyprog.stdout.on("end", function(){
            if(resultError == "") {
                success(JSON.parse(result));
            }else{
                console.error(`Python error, you can reproduce the error with: \n${python} ${script} ${pyArgs.join(" ")}`);
                const error = new Error(resultError);
                console.error(error);
                reject(resultError);
            }
        })
   });
}
module.exports.callPython = callPython;

称呼：

const pythonCaller = require("../core/pythonCaller");
const result = await pythonCaller.callPython("preprocessorSentiment.py", {"thekeyYouwant": value});

Python：

try:
    argu = json.loads(sys.argv[1])
except:
    raise Exception("error while loading argument")

Answer 7

我在节点 10 和子进程上1.0.2。来自 python 的数据是字节数组，必须进行转换。这是在 python 中发出 http 请求的另一个简单示例。

节点

const process = spawn("python", ["services/request.py", "https://www.google.com"])

return new Promise((resolve, reject) =>{
    process.stdout.on("data", data =>{
        resolve(data.toString()); // <------------ by default converts to utf-8
    })
    process.stderr.on("data", reject)
})

请求.py

import urllib.request
import sys

def karl_morrison_is_a_pedant():   
    response = urllib.request.urlopen(sys.argv[1])
    html = response.read()
    print(html)
    sys.stdout.flush()

karl_morrison_is_a_pedant()

ps 不是一个人为的例子，因为节点的 http 模块没有加载我需要发出的一些请求