Linux中Java如何调用Python脚本？-杰瑞科技汇

我将为你详细介绍几种主流的实现方法,从最简单到最健壮，并附上优缺点分析和代码示例。

（图片来源网络，侵删）

方法概览

方法	优点	缺点	适用场景
通过命令行调用	简单直接，无需额外依赖，适合快速实现	性能差（频繁创建进程），数据传递复杂，错误处理麻烦	一次性任务、简单脚本调用、对性能要求不高
使用 JNI (Java Native Interface)	性能高，可以深度集成，共享内存	极其复杂，需要编写 C/C++ 中间层，开发成本高，可移植性差	对性能有极致要求的特定功能模块，调用成熟的 C/C++ 库
使用 IPC 机制 (如 Socket, gRPC)	解耦性好，服务化设计，可扩展性强	架构复杂，需要自行处理网络通信、序列化/反序列化	构建微服务，Python 作为独立服务运行，Java 作为客户端
使用第三方库 (如 Jython, JPype, GraalVM)	代码集成度高，调用方便，性能较好	库可能不活跃，兼容性问题（如 Jython 不支持 Python 3），GraalVM 配置复杂	需要在 JVM 内部直接调用 Python，追求代码简洁和性能的平衡

通过命令行调用 (Runtime.exec / ProcessBuilder)

这是最基础、最通用的方法，Java 启动一个子进程来执行 Python 解释器，并传入 Python 脚本的路径和参数。

实现步骤

编写 Python 脚本：my_script.py，它可以接收命令行参数，并将结果打印到标准输出。
编写 Java 代码：使用 Runtime.getRuntime().exec() 或更推荐的 ProcessBuilder 来执行命令。
处理输入/输出：Java 需要从进程的输入流 (InputStream) 读取 Python 脚本的输出，并向进程的输出流 (OutputStream) 写入数据（如果需要）。
等待进程结束：调用 process.waitFor() 确保进程执行完毕。

代码示例

Python 脚本 (add_numbers.py)

# import sys
# 检查参数数量
# if len(sys.argv) != 3:
#     print("Usage: python add_numbers.py <num1> <num2>")
#     sys.exit(1)
try:
    # 从命令行参数获取数字
    num1 = float(sys.argv[1])
    num2 = float(sys.argv[2])
    result = num1 + num2
    # 将结果打印到标准输出，Java会读取这个输出
    print(result)
except (IndexError, ValueError) as e:
    # 错误信息也打印到标准错误流
    print(f"Error: Invalid arguments. {e}", file=sys.stderr)
    sys.exit(1)

Java 调用代码 (CommandLineCaller.java)

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
public class CommandLineCaller {
    public static void main(String[] args) {
        // Python 脚本的路径和参数
        String[] command = {
            "python3",  // 确保 python3 在系统 PATH 中，或使用绝对路径如 /usr/bin/python3
            "/path/to/your/add_numbers.py", // 替换为你的脚本绝对路径
            "10",
            "20"
        };
        Process process = null;
        try {
            // 使用 ProcessBuilder 更灵活，可以设置工作目录等
            ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(command);
            process = pb.start();
            // --- 读取 Python 脚本的输出 ---
            // 使用 BufferedReader 逐行读取，避免缓冲区溢出
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
            StringBuilder output = new StringBuilder();
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                output.append(line);
            }
            // --- 读取 Python 脚本的错误输出 ---
            BufferedReader errorReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getErrorStream()));
            StringBuilder errorOutput = new StringBuilder();
            String errorLine;
            while ((errorLine = errorReader.readLine()) != null) {
                errorOutput.append(errorLine);
            }
            // 等待 Python 脚本执行完毕
            int exitCode = process.waitFor();
            if (exitCode == 0) {
                System.out.println("Python script executed successfully.");
                System.out.println("Result: " + output.toString());
            } else {
                System.err.println("Python script execution failed with exit code: " + exitCode);
                System.err.println("Error output: " + errorOutput.toString());
            }
        } catch (IOException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (process != null) {
                process.destroy(); // 销毁进程，释放资源
            }
        }
    }
}

优缺点分析

优点：
- 无需任何额外库,所有 Linux 系统都自带。
- 概念简单,易于上手。
- 可以调用任何 Python 脚本，不受版本限制（只要系统有对应解释器）。
缺点：
- 性能开销大：每次调用都需要创建一个新的 Python 进程，启动成本高，不适合高频调用。
- 数据传递复杂：数据需要通过命令行参数（字符串）或标准输入/输出流进行传递，对于复杂数据结构（如对象、列表）需要手动序列化和反序列化（如 JSON），非常麻烦。
- 错误处理困难：需要手动检查进程的退出码和错误流，实现健壮的错误处理逻辑比较繁琐。

使用第三方库 (JPype - 推荐)

JPype 是一个专门为设计的库，它可以在 JVM 启动时启动一个 Python 解释器，让 Java 代码能够像调用本地 Java 类一样直接调用 Python 模块和函数，性能远高于命令行调用。

（图片来源网络，侵删）

实现步骤

安装 JPype：下载 JPype 的 .jar 包，并将其添加到 Java 项目的类路径中。
启动 Python 解释器：在 Java 代码中，使用 JPackage.start() 启动 Python 环境。
导入 Python 模块：使用 JPackage.importModule() 导入 Python 模块。
调用 Python 函数：通过返回的 JObject 调用 Python 函数，并传递 Java 对象（JPype 会自动转换）。
关闭 Python 解释器：调用 JPackage.shutdown() 释放资源。

代码示例

Python 脚本 (calculator.py)

def add(a, b):
    """Adds two numbers."""
    print(f"Python received: {a} and {b}")
    return a + b
def greet(name):
    """Greets a person."""
    return f"Hello, {name} from Python!"

Java 调用代码 (JPypeCaller.java)

import jpype.JArray;
import jpype.JClass;
import jpype.JInt;
import jpype.JObject;
import jpype.JPackage;
import jpype.JString;
import jpype.JException;
import jpype.PyObject;
import jpype.startup.JarMain;
public class JPypeCaller {
    static {
        // 设置 JPype 的库路径，指向 libjvm.so 的位置
        // 通常在 /usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64/lib/server/ (路径根据你的安装而变化)
        // System.setProperty("java.library.path", "/path/to/your/jvm/lib");
    }
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 1. 启动 JPype
            // JPackage.start("python3"); // 指定 python3 可执行文件
            JPackage.start(); // JPype 能在 PATH 中找到 python
            // 2. 导入 Python 模块
            // JPackage.importModule 返回一个 JObject，代表 Python 模块
            JObject calculatorModule = JPackage.importModule("calculator");
            // 3. 调用 Python 函数
            // add 函数接受两个参数
            PyObject result1 = (PyObject) calculatorModule.callAttr("add", 15, 25);
            System.out.println("Java received from Python: " + result1.toString());
            // greet 函数接受一个字符串
            PyObject result2 = (PyObject) calculatorModule.callAttr("greet", new JString("Java World"));
            System.out.println("Java received from Python: " + result2.toString());
        } catch (JException e) {
            System.err.println("JPype error occurred: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 4. 关闭 Python 解释器
            JPackage.shutdown();
        }
    }
}

如何编译和运行

下载 JPype 的 JAR 包（JPype-1.4.2.jar）。
编译并运行,将 JAR 包加入类路径：

# 编译
javac -cp ".:/path/to/JPype-1.4.2.jar" JPypeCaller.java
# 运行
java -cp ".:/path/to/JPype-1.4.2.jar" JPypeCaller

优缺点分析

优点：
- 性能好：在同一个进程中运行，避免了进程创建和销毁的开销。
- 调用方便：代码风格接近原生调用，数据类型可以自动转换。
- 集成度高：Java 和 Python 可以深度交互，传递复杂数据结构。
缺点：
- 需要额外引入 JPype 库。
- 配置稍显复杂,需要正确设置 java.library.path 或使用 JPackage.start("python3")。
- JPype 的活跃度不如一些其他项目，但社区仍在维护。

使用 JNI (Java Native Interface)

这是一种非常底层但性能最高的方法,Java 通过 JNI 调用 C/C++ 代码，然后由 C/C++ 代码通过 Python 的 C API (Python.h) 来调用 Python。

（图片来源网络，侵删）

实现步骤

编写 C/C++ 中间层：创建一个动态链接库（.so 文件），其中包含 JNI 函数和 Python C API 调用。
编写 Java 代码：使用 native 关键字声明需要由 C/C++ 实现的方法，并加载动态库。
编译：使用 gcc 将 C/C++ 代码编译成 .so 文件，确保链接了 Python 的开发库。

代码示例 (概念性)

Java 代码 (NativeCaller.java)

public class NativeCaller {
    // 声明一个 native 方法
    public native String callPython(String scriptPath, String functionName, String arg);
    static {
        // 加载编译好的 .so 文件
        System.loadLibrary("native_caller");
    }
    public static void main(String[] args) {
        NativeCaller caller = new NativeCaller();
        String result = caller.callPython("/path/to/script.py", "add", "10,20");
        System.out.println("Result from C/Python: " + result);
    }
}

C/C++ 代码 (native_caller.c)

#include <jni.h>
#include <Python.h>
#include <stdio.h>
// JNI 方法实现
JNIEXPORT jstring JNICALL Java_NativeCaller_callPython(JNIEnv *env, jobject obj, jstring scriptPath, jstring functionName, jstring arg) {
    const char *py_script_path = (*env)->GetStringUTFChars(env, scriptPath, 0);
    const char *py_func_name = (*env)->GetStringUTFChars(env, functionName, 0);
    const char *py_arg = (*env)->GetStringUTFChars(env, arg, 0);
    // 1. 初始化 Python 解释器
    Py_Initialize();
    if (!Py_IsInitialized()) {
        // 错误处理
        return (*env)->NewStringUTF(env, "Failed to initialize Python");
    }
    // 2. 添加脚本路径到 Python 路径
    PyRun_SimpleString("import sys");
    char path_cmd[256];
    sprintf(path_cmd, "sys.path.append('%s')", py_script_path);
    PyRun_SimpleString(path_cmd);
    // 3. 导入模块
    PyObject *pName = PyUnicode_DecodeFSDefault("my_module"); // 假设模块名为 my_module.py
    PyObject *pModule = PyImport_Import(pName);
    Py_DECREF(pName);
    if (pModule != NULL) {
        // 4. 获取函数
        PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, py_func_name);
        if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc)) {
            // 5. 准备参数
            PyObject *pArgs = Py_BuildValue("(s)", py_arg);
            PyObject *pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
            if (pValue != NULL) {
                const char *result = PyUnicode_AsUTF8(pValue);
                // 将结果返回给 Java
                jstring jResult = (*env)->NewStringUTF(env, result);
                Py_DECREF(pValue);
                Py_DECREF(pArgs);
                Py_DECREF(pFunc);
                Py_DECREF(pModule);
                Py_Finalize();
                (*env)->ReleaseStringUTFChars(env, scriptPath, py_script_path);
                (*env)->ReleaseStringUTFChars(env, functionName, py_func_name);
                (*env)->ReleaseStringUTFChars(env, arg, py_arg);
                return jResult;
            } else {
                Py_DECREF(pArgs);
                Py_DECREF(pFunc);
                Py_DECREF(pModule);
            }
        } else {
            Py_DECREF(pModule);
        }
    }
    Py_Finalize();
    (*env)->ReleaseStringUTFChars(env, scriptPath, py_script_path);
    (*env)->ReleaseStringUTFChars(env, functionName, py_func_name);
    (*env)->ReleaseStringUTFChars(env, arg, py_arg);
    return (*env)->NewStringUTF(env, "Error calling Python function");
}

优缺点分析

优点：
- 性能最高：直接通过 C API 调用，几乎没有额外开销。
- 功能强大：可以访问 Python 的所有底层功能。
缺点：
- 开发极其复杂：需要同时掌握 Java JNI、C/C++ 和 Python C API，调试困难。
- 可移植性差：为 Linux 编译的 .so 文件不能在 Windows 上使用。
- 维护成本高：代码难以维护，不适合快速迭代。

使用 IPC 机制 (如 Socket / gRPC)

这种方法将 Python 代码封装成一个独立的服务（例如一个 HTTP 服务器或 gRPC 服务），Java 作为客户端通过网络请求来调用 Python 的功能。

实现步骤

编写 Python 服务：使用 Flask/Django/FastAPI 等 Web 框架，或者 gRPC 框架，暴露一个 API 端点。
编写 Java 客户端：使用 OkHttp, Apache HttpClient 或 gRPC Java 客户端库向 Python 服务发送请求。
数据交换：通常使用 JSON 或 Protocol Buffers 作为数据交换格式。

代码示例 (使用 Flask + OkHttp)

Python 服务 (server.py)

from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/add', methods=['POST'])
def add_numbers():
    data = request.get_json()
    if not data or 'a' not in data or 'b' not in data:
        return jsonify({'error': 'Missing parameters'}), 400
    try:
        a = float(data['a'])
        b = float(data['b'])
        result = a + b
        return jsonify({'result': result})
    except (ValueError, TypeError):
        return jsonify({'error': 'Invalid number format'}), 400
if __name__ == '__main__':
    # 在生产环境中应使用 Gunicorn/uWSGI 等应用服务器
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Java 客户端 (IPCClient.java)

import okhttp3.*;
import org.json.JSONObject;
import java.io.IOException;
public class IPCClient {
    private static final OkHttpClient client = new OkHttpClient();
    private static final String API_URL = "http://localhost:5000/add";
    public static void main(String[] args) {
        // 准备请求数据
        JSONObject requestData = new JSONObject();
        requestData.put("a", 100);
        requestData.put("b", 200);
        RequestBody body = RequestBody.create(
            requestData.toString(),
            MediaType.parse("application/json; charset=utf-8")
        );
        Request request = new Request.Builder()
                .url(API_URL)
                .post(body)
                .build();
        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (!response.isSuccessful()) {
                throw new IOException("Unexpected code " + response);
            }
            // 读取响应体
            String responseBody = response.body().string();
            JSONObject responseJson = new JSONObject(responseBody);
            System.out.println("Java received from Python server: " + responseJson.get("result"));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

优缺点分析

优点：
- 解耦性好：Java 和 Python 完全独立，可以单独部署、升级和扩展。
- 技术栈灵活：服务端和客户端可以使用最适合的技术。
- 可扩展性强：可以轻松地将单机服务扩展为分布式服务。
- 健壮性高：可以通过 HTTP 状态码、重试机制等实现完善的错误处理。
缺点：
- 架构复杂：需要额外维护一个服务，涉及网络通信。
- 性能开销：网络 I/O 会带来延迟，不适合需要毫秒级响应的场景。
- 需要额外框架：需要引入 Web 框架和 HTTP 客户端库。

总结与如何选择

方法	集成度	性能	开发难度	适用场景
命令行调用	低	低	简单	快速原型、一次性任务、调用简单脚本
JPype	高	高	中等	首选推荐，需要深度集成、高性能、且在同一个 JVM 内运行的场景
JNI	最高	最高	非常高	对性能有极致要求，且愿意投入大量开发成本的特殊模块
IPC (Socket/gRPC)	低	中等	中等	构建微服务、系统解耦、需要独立部署和扩展的场景

给你的建议：

如果你只是想偶尔调用一个简单的 Python 脚本，并且不关心性能，使用 命令行调用 就足够了。
如果你想在 Java 应用中频繁地、高性能地调用 Python 功能，并且希望代码集成度高，JPype 是目前最平衡、最实用的选择。
如果你的系统是微服务架构，Python 和 Java 本来就是作为独立服务存在的，那么使用 IPC (如 gRPC) 是最合理的设计。
除非你是一个性能专家，并且有非常特殊的需求，否则 尽量避免使用 JNI，因为它带来的开发痛苦远大于性能收益。

Linux中Java如何调用Python脚本？

方法概览

通过命令行调用 (Runtime.exec / ProcessBuilder)

实现步骤

代码示例

优缺点分析

使用第三方库 (JPype - 推荐)

实现步骤

代码示例

优缺点分析

使用 JNI (Java Native Interface)

实现步骤

代码示例 (概念性)

优缺点分析

使用 IPC 机制 (如 Socket / gRPC)

实现步骤

代码示例 (使用 Flask + OkHttp)

优缺点分析

总结与如何选择

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方法概览

通过命令行调用 (Runtime.exec / ProcessBuilder)

实现步骤

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使用 JNI (Java Native Interface)

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