Python代碼一鍵轉(zhuǎn)Jar包及Java調(diào)用Python新姿勢-創(chuàng)新互聯(lián)

需求背景

進(jìn)擊的Python

隨著人工智能的興起，Python這門曾經(jīng)小眾的編程語言可謂是煥發(fā)了第二春。

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以tensorflow、pytorch等為主的機(jī)器學(xué)習(xí)／深度學(xué)習(xí)的開發(fā)框架大行其道，助推了python這門曾經(jīng)以爬蟲見長（python粉別生氣）的編程語言在TIOBE編程語言排行榜上一路披荊斬棘，坐上前三甲的寶座，僅次于Java和C，將C++、JavaScript、PHP、C#等一眾勁敵斬落馬下。

當(dāng)然，軒轅君向來是不提倡編程語言之間的競爭對比，每一門語言都有自己的優(yōu)勢和劣勢，有自己應(yīng)用的領(lǐng)域。
另一方面，TIOBE統(tǒng)計的數(shù)據(jù)也不能代表國內(nèi)的實際情況，上面的例子只是側(cè)面反映了Python這門語言如今的流行程度。

Java 還是 Python

說回咱們的需求上來，如今在不少的企業(yè)中，同時存在Python研發(fā)團(tuán)隊和Java研發(fā)團(tuán)隊，Python團(tuán)隊負(fù)責(zé)人工智能算法開發(fā)，而Java團(tuán)隊負(fù)責(zé)算法工程化，將算法能力通過工程化包裝提供接口給更上層的應(yīng)用使用。

可能大家要問了，為什么不直接用Java做AI開發(fā)呢？要弄兩個團(tuán)隊。其實，現(xiàn)在包括TensorFlow在內(nèi)的框架都逐漸開始支持Java平臺，用Java做AI開發(fā)也不是不行（軒轅君的前同事就已經(jīng)在這樣做了），但限于歷史原因，做AI開發(fā)的人本就不多，而這一些人絕大部分都是Python技術(shù)棧入坑，Python的AI開發(fā)生態(tài)已經(jīng)建設(shè)的相對完善，所以造成了在很多公司中算法團(tuán)隊和工程化團(tuán)隊使用不同的語言。

現(xiàn)在該拋出本文的重要問題：Java工程化團(tuán)隊如何調(diào)用Python的算法能力？

答案基本上只有一個：Python通過Django/Flask等框架啟動一個Web服務(wù)，Java中通過Restful API與之進(jìn)行交互

上面的方式的確可以解決問題，但隨之而來的就是性能問題。尤其是在用戶量上升后，大量并發(fā)接口訪問下，通過網(wǎng)絡(luò)訪問和Python的代碼執(zhí)行速度將成為拖累整個項目的瓶頸。

當(dāng)然，不差錢的公司可以用硬件堆出性能，一個不行，那就多部署幾個Python Web服務(wù)。

那除此之外，有沒有更實惠的解決方案呢？這就是這篇文章要討論的問題。

給Python加速

尋找方向

上面的性能瓶頸中，拖累執(zhí)行速度的原因主要有兩個：

• 通過網(wǎng)絡(luò)訪問，不如直接調(diào)用內(nèi)部模塊快
• Python是解釋執(zhí)行，快不起來

眾所周知，Python是一門解釋型腳本語言，一般來說，在執(zhí)行速度上：

解釋型語言 < 中間字節(jié)碼語言 < 本地編譯型語言

自然而然，我們要努力的方向也就有兩個：

• 能否不通過網(wǎng)絡(luò)訪問，直接本地調(diào)用
• Python不要解釋執(zhí)行

結(jié)合上面的兩個點，我們的目標(biāo)也清晰起來：

將Python代碼轉(zhuǎn)換成Java可以直接本地調(diào)用的模塊

對于Java來說，能夠本地調(diào)用的有兩種：

• Java代碼包
• Native代碼模塊

其實我們通常所說的Python指的是CPython，也就是由C語言開發(fā)的解釋器來解釋執(zhí)行。而除此之外，除了C語言，不少其他編程語言也能夠按照Python的語言規(guī)范開發(fā)出虛擬機(jī)來解釋執(zhí)行Python腳本：

• CPython: C語言編寫的解釋器
• Jython: Java編寫的解釋器
• IronPython: .NET平臺的解釋器
• PyPy: Python自己編寫的解釋器（雞生蛋，蛋生雞)

Jython?

如果能夠在JVM中直接執(zhí)行Python腳本，與Java業(yè)務(wù)代碼的交互自然是最簡單不過。但隨后的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，這條路很快就被堵死了：

• 不支持Python3.0以上的語法
• python源碼中若引用的第三方庫包含C語言擴(kuò)展，將無法提供支持，如numpy等

這條路行不通，那還有一條：把Python代碼轉(zhuǎn)換成Native代碼塊，Java通過JNI的接口形式調(diào)用。

Python -> Native代碼

整體思路

先將Python源代碼轉(zhuǎn)換成C代碼，之后用GCC編譯C代碼為二進(jìn)制模塊so/dll，接著進(jìn)行一次Java Native接口封裝，使用Jar打包命令轉(zhuǎn)換成Jar包，然后Java便可以直接調(diào)用。

流程并不復(fù)雜，但要完整實現(xiàn)這個目標(biāo)，有兩個關(guān)鍵問題需要解決：

1.Python代碼如何轉(zhuǎn)換成C代碼？

終于要輪到本文的主角登場了，將要用到的一個核心工具叫：Cython

請注意，這里的Cython和前面提到的CPython不是一回事。CPython狹義上是指C語言編寫的Python解釋器，是Windows、Linux下我們默認(rèn)的Python腳本解釋器。

而Cython是Python的一個第三方庫，你可以通過pip install Cython進(jìn)行安裝。

官方介紹Cython是一個Python語言規(guī)范的超集，它可以將Python+C混合編碼的.pyx腳本轉(zhuǎn)換為C代碼，主要用于優(yōu)化Python腳本性能或Python調(diào)用C函數(shù)庫。

聽上去有點復(fù)雜，也有點繞，不過沒關(guān)系，get一個核心點即可：Cython能夠把Python腳本轉(zhuǎn)換成C代碼

來看一個實驗：

# FileName: test.py
def test_function():
 print("this is print from python script")

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本文網(wǎng)址：http://www.muchs.cn/article4/pisie.html

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