Python与Javascript相互调用超详细讲解(2022年1月最新)(一)基本原理 Part 1 - 通过子进程和进程间通信(IPC)
TL; DR
适用于:
- python和javascript的runtime(基本特指cpython[不是cython!]和Node.js)都装好了
- 副语言用了一些复杂的包(例如python用了numpy、javascript用了一点Node.js的C++扩展等)
- 对运行效率有要求的话:
- python与javascript之间的交互不能太多,传递的对象不要太大、太复杂,最好都是可序列化的对象
- javascript占的比重不过小。否则,python调js的话,启动Node.js子进程比实际跑程序还慢;js调python的话,因为js跑得快,要花很多时间在等python上。
- 因为IPC大概率会用线程同步输入输出,主语言少整啥多进程多、线程之类的并发编程
有库!有库!有库!
python调javascript
- JSPyBridge:
pip install javascript
- 优点:
- 作者还在维护,回issue和更新蛮快的。
- 支持比较新的python和node版本,安装简单
- 基本支持互调用,包括绑定或者传回调函数之类的。
- 缺点:没有合理的销毁机制,
import javascript
即视作连接JS端,会初始化所有要用的线程多线程。如果python主程序想重启对JS的连接,或者主程序用了多进程,想在每个进程都连接一次JS,都很难做到,会容易出错。
- 优点:
- PyExecJS:
pip install PyExecJS
,比较老的技术文章都推的这个包- 优点: 支持除了Node.js以外的runtime,例如PhantomJS之类的
- 缺点: End of Life,作者停止维护了
javascript调python
(因为与我的项目需求不太符合,所以了解不太多)
- JSPyBridge:
npm i pythonia
- node-python-bridge:
npm install python-bridge
- python-shell:
npm install python-shell
原理
首先,该方法的前提是两种语言都要有安装好的runtime,且能通过命令行调用runtime运行文件或一串字符脚本。例如,装好cpython后我们可以通过python a.py
来运行python程序,装好Node.js之后我们可以通过node a.js
或者node -e "some script"
等来运行JS程序。
当然,最简单的情况下,如果我们只需要调用一次副语言,也没有啥交互(或者最多只有一次交互),那直接找个方法调用CLI就OK了。把给副语言的输入用stdin或者命令行参数传递,读取命令的输出当作副语言的输出。
例如,python可以用subprocess.Popen
,subprocess.call
,subprocess.check_output
或者os.system
之类的,Node.js可以用child_process
里的方法,exec
或者fork
之类的。需要注意的是,如果需要引用其他包,Node.js需要注意在node_modules
所在的目录下运行指令,python需要注意设置好PYTHONPATH环境变量。
# Need to set the working directory to the directory where `node_modules` resides if necessary
>>> import subprocess
>>> a, b = 1, 2
>>> print(subprocess.check_output(["node", "-e", f"console.log({a}+{b})"]))
b'3\n'
>>> print(subprocess.check_output(["node", "-e", f"console.log({a}+{b})"]).decode('utf-8'))
3
// Need to set PYTHONPATH in advance if necessary
const a = 1;
const b = 2;
const { execSync } = require("child_process");
console.log(execSync(`python -c "print(${a}+${b})"`));
//<Buffer 33 0a>
console.log(execSync(`python -c "print(${a}+${b})"`).toString());
//3
//
如果有复杂的交互,要传递复杂的对象,有的倒还可以序列化,有的根本不能序列化,咋办?
这基本要利用进程间通信(IPC),通常情况下是用管道(Pipe)。在stdin
,stdout
和stderr
三者之中至少挑一个建立管道。
假设我用stdin
从python向js传数据,用stderr
接收数据,模式大约会是这样的:
(以下伪代码仅为示意,没有严格测试过,实际使用建议直接用库)
- 新建一个副语言(假设为JS)文件
python-bridge.js
:该文件不断读取stdin
并根据发来的信息不同,进行不同处理;同时如果需要打印信息或者传递object给主语言,将它们适当序列化后写入stdout
或者stderr
。process.stdin.on('data', data => {
data.split('\n').forEach(line => {
// Deal with each line
// write message
process.stdout.write(message + "\n");
// deliver object, "$j2p" can be any prefix predefined and agreed upon with the Python side
// just to tell python side that this is an object needs parsing
process.stderr.write("$j2p sendObj "+JSON.stringify(obj)+"\n);
});
}
process.on('exit', () => {
console.debug('** Node exiting');
});
- 在python中,用Popen异步打开一个子进程,并将子进程的之中的至少一个,用管道连接。大概类似于:
cmd = ["node", "--trace-uncaught", f"{os.path.dirname(__file__)}/python-bridge.js"]
kwargs = dict(
stdin=subprocess.PIPE,
stdout=sys.stdout,
stderr=subprocess.PIPE,
)
if os.name == 'nt':
kwargs['creationflags'] = subprocess.CREATE_NO_WINDOW
subproc = subprocess.Popen(cmd, **kwargs)
- 在需要调用JS,或者需要给JS传递数据的时候,往
subproc
写入序列化好的信息,写入后需要flush
,不然可能会先写入缓冲区:subproc.stdin.write(f"$p2j call funcName {json.dumps([arg1, arg2])}".encode())
subproc.stdin.flush() # write immediately, not writing to the buffer of the stream
- 对管道化的
stdout
/stderr
,新建一个线程,专门负责读取传来的数据并进行处理。是对象的重新转换成对象,是普通信息的直接打印回主进程的stderr
或者stdout
。def read_stderr():
while subproc.poll() is None:
# when the subprocess is still alive, keep reading
line = self.subproc.stderr.readline().decode('utf-8')
if line.startswith('$j2p'):
# receive special information
_, cmd, line = line.split(' ', maxsplit=2)
if cmd == 'sendObj':
# For example, received an object
obj = json.loads(line)
else:
# otherwise, write to stderr as it is
sys.stderr.write(line) stderr_thread = threading.Thread(target=read_stderr, args=(), daemon=True)
stderr_thread.start()
这里由于我们的
stdout
没有建立管道,所以node那边往stdout
里打印的东西会直接打印到python的sys.stdout
里,不用自己处理。 - 由于线程是异步进行的,什么时候知道一个函数返回的对象到了呢?答案是用线程同步手段,信号量(Semaphore)、条件(Condition),事件(Event)等等,都可以。以python的条件为例:
func_name_cv = threading.Condition()
# use a flag and a result object in case some function has no result
func_name_result_returned = False
func_name_result = None def func_name_wrapper(arg1, arg2):
# send arguments
subproc.stdin.write(f"$p2j call funcName {json.dumps([arg1, arg2])}".encode())
subproc.stdin.flush()
# wait for the result
with func_name_cv:
if not func_name_result_returned:
func_name_cv.wait(timeout=10000)
# when result finally returned, reset the flag
func_name_result_returned = False
return func_name_result
同时,需要在读stderr的线程
read_stderr
里解除对这个返回值的阻塞。需要注意的是,如果JS端因为意外而退出了,subproc
也会死掉,这时候也要记得取消主线程中的阻塞。def read_stderr():
while subproc.poll() is None:
# when the subprocess is still alive, keep reading
# Deal with a line
line = self.subproc.stderr.readline().decode('utf-8')
if line.startswith('$j2p'):
# receive special information
_, cmd, line = line.split(' ', maxsplit=2)
if cmd == 'sendObj':
# acquire lock here to ensure the editing of func_name_result is mutex
with func_name_cv:
# For example, received an object
func_name_result = json.loads(line)
func_name_result_returned = True
# unblock func_name_wrapper when receiving the result
func_name_cv.notify()
else:
# otherwise, write to stderr as it is
sys.stderr.write(line)
# If subproc is terminated (mainly due to error), still need to unblock func_name_wrapper
func_name_cv.notify()
当然这是比较简单的版本,由于对JS的调用基本都是线性的,所以可以知道只要得到一个object的返回,那就一定是
func_name_wrapper
对应的结果。如果函数多起来的话,情况会更复杂。 - 如果想取消对JS的连接,首先应该先关闭子进程,然后等待读
stdout
/stderr
的线程自己自然退出,最后一定不要忘记关闭管道。并且这三步的顺序不能换,如果先关了管道,读线程会因为stdout
/stderr
已经关了而出错。subproc.terminate()
stderr_thread.join()
subproc.stdin.close()
subproc.stderr.close()
如果是通过这种原理javascript调用python,方法也差不多,javascript方是Node.js的话,用的是child_process
里的指令。
优点
- 只需要正常装好两方的runtime就能实现交互,运行环境相对比较好配。
- 只要python方和javascript方在各自的runtime里正常运行没问题,那么连上之后运行也基本不会有问题。(除非涉及并发)
- 对两种语言的所有可用的扩展包基本都能支持。
缺点
- 当python与JavaScript交互频繁,且交互的信息都很大的时候,可能会很影响程序效率。因为仅仅通过最多3个管道混合处理普通要打印的信息、python与js交互的对象、函数调用等,通信开销很大。
- 要另起一个子进程运行副语言的runtime,会花一定时间和空间开销。
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