C#程序如何调用Python程序？

一、C#程序如何调用Python程序？

这个是不是调用啊。这个仅仅是执行。如果是说调 用的话。python for .net和iron python都支持.net调 用python的模块。不过仅仅是执行的话也容易。

假设你的start.py是一个可以执行的程序。是执行不是调用。不是import。那么你不需要set search paths，因为这个path是给import，也就是调用使用的。

你set path没有用。你只需要全路径带过去，把start.py的全路径补全了就可以了。

要实现调用，还需要将python的模块编译成c#可以使用的库的形式。才可以直接用c#的方法import进来。

很简单的。而不需要使用python这个engine。

理论上讲，如果.net支持动态加载。也可以使用动态加载的方法，使用python这个engine动态加载一个模块。

不过我不知道python for .net和iron python有没有实现。

这个太麻烦了。应该没有完成。

所以你还是将python的代码使用python for .net或者是iron python编译生成可以发布的库。

后面就简单的了。直接在.net里import就好了。

二、C语言程序如何调用python程序？

下面是一个例子：

首先是python的一个简单函数

class Hello:

def __init__(self, x):

self.a = x

def print(self, x=None):

print(x)

def xprint():

print("hello world")

if __name__ == "__main__":

xprint()

h = Hello(5)

h.print()1

下面是C语言

#include <python3.4m/Python.h>

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <string.h>

int main()

{

Py_Initialize();

// 将当前目录加入sys.path

PyRun_SimpleString("import sys");

PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");

// 导入hello.py模块

PyObject *pmodule = PyImport_ImportModule("hello");

// 获得函数xprint对象，并调用，输出“hello world\n”

PyObject *pfunc = PyObject_GetAttrString(pmodule, "xprint");

PyObject_CallFunction(pfunc, NULL);

// 获得类Hello并生成实例pinstance，并调用print成员函数，输出“5 6\n”

PyObject *pclass = PyObject_GetAttrString(pmodule, "Hello");

PyObject *arg = Py_BuildValue("(i)", 5);

PyObject *pinstance = PyObject_Call(pclass, arg, NULL);

PyObject_CallMethod(pinstance, "print", "i", 6);

Py_Finalize();

return 0;

}

编译命令如下：

gcc pyapi.c -lpython3.4m -o pyapi

三、python如何调用cuda跑程序？

要在Python中使用CUDA运行程序，您需要使用`numba`库。Numba是一个开源的JIT编译器，可以编译Python代码以在CPU和GPU（CUDA）上运行。以下是如何安装和使用Numba库的简单示例。

首先，确保您已经安装了Python和相应的开发环境。接下来，安装Numba库：

```bash

pip install numba

```

现在，您可以使用Numba库编写一个简单的CUDA程序。以下是一个示例，计算两个数组元素的乘积：

```python

import numpy as np

from numba import cuda

# 定义CUDA设备

dev = cuda.get_current_device()

print("当前使用的CUDA设备：", dev.name)

# 定义CUDA数组

arr1 = np.random.rand(1000).astype(np.float32)

arr2 = np.random.rand(1000).astype(np.float32)

arr1_gpu = cuda.to_device(arr1)

arr2_gpu = cuda.to_device(arr2)

# 定义CUDA核函数

@cuda.jit

def multiply_cuda(arr1, arr2, result):

    i = cuda.grid(1)

    if i < len(arr1):

        result[i] = arr1[i] * arr2[i]

# 定义CUDA核函数执行配置

threads_per_block = 256

blocks_per_grid = (len(arr1) + threads_per_block - 1) // threads_per_block

# 执行CUDA核函数

result_gpu = cuda.device_array_like(arr1)

multiply_cuda[blocks_per_grid, threads_per_block](arr1_gpu, arr2_gpu, result_gpu)

# 将结果从GPU传输回CPU

result = cuda.from_device(result_gpu)

# 检查结果

print("CPU计算的结果：")

print(np.dot(arr1, arr2))

print("GPU计算的结果：")

print(result)

```

在这个示例中，我们首先导入了Numba库和NumPy库。我们使用`cuda.get_current_device()`获取当前使用的CUDA设备，并打印出设备名称。然后，我们定义了两个NumPy数组，并将它们传输到GPU。

接下来，我们定义了一个CUDA核函数`multiply_cuda`，该函数使用CUDA线程块（Thread Block）和线程网格（Grid）来执行元素级的乘法运算。我们指定每个线程块中的线程数为256，并根据数组长度和线程数计算所需的线程网格。

在调用`multiply_cuda`核函数之前，我们创建一个与输入数组具有相同类型的CUDA设备数组`result_gpu`，用于存储结果。然后，我们执行核函数并将结果从GPU传输回CPU。最后，我们检查CPU和GPU计算的结果是否匹配。

请注意，此示例中的代码仅适用于具有CUDA兼容GPU的计算机。另外，由于CUDA编程涉及到并行计算和底层硬件，您可能需要更深入地学习CUDA编程和硬件知识，以便编写更高效的程序。

四、linux如何用python调用程序？

在linux上执行python程序的方法：

1.第一种方法是直接用unhup命令来让程序在后台运行，命令格式如下：

unhup python 文件名.py (> ***.log )&

在这个命令中，python指定我们要执行的文件为python文件，后面的文件名.py即是我们要执行的文件。括号内容表示可以将平时输出到控制台中的内容重定向到*.log这个文件中，这个是可选的，如果没有这个，则会默认输出到nohup.out文件中。括号后面你的&表示后台运行。

2.第二种方法是写一个脚本，然后把脚本提交给服务器，让服务器在后台运行脚本里面的语句。假设我们定义了一个脚本start.sh，其内容如下：

#!/bin/bash

cd 想要运行文件的路径名

python -u ***.py

上述脚本中，#!/bin/bash是指此脚本使用/bin/bash来解释执行下面的语句，其中cd是表示将当前目录跳到所要运行文件所在目录，然后python -u ***.py则表示运行***python文件，当写完该脚本后，我们就可以使用下面的这条命令来执行该脚本从而让程序在后台运行：

./start.sh > result.log &

在这里./start.sh表示运行当前目录下的脚本start.sh，> result.log表示把原来输出到控制台的东西都输出到result.log文件中，&表示在后台运行

我们可以看到，我们的脚本start.sh和python程序都已经在后台成功运行，然后通过cat result.log | more就可以来查看原来输出到控制台的信息

注：要想执行python文件中的某个函数，一定要记得除了要定义该函数外，还要在该文件中调用该函数

五、为什么python调用matlab程序很慢？

Python调用Matlab程序较慢的原因可能有以下几点：1. 程序转换：Python和Matlab是两种不同的编程语言，调用Matlab程序需要将Python代码转换成Matlab代码，这个过程可能比较耗时。2. 通信开销：Python和Matlab之间的通信开销比较大，因为它们是两个独立的进程，需要进行进程间通信，这会增加程序的运行时间。3. 运行环境：Python和Matlab使用不同的运行环境，调用Matlab程序需要启动Matlab虚拟机，并加载相应的库和数据，这些操作都会耗费一些时间。4. 数据传输：在Python和Matlab之间传递数据也需要一定的时间，特别是在数据量较大时，数据的传输会成为影响性能的一个因素。综上所述，由于Python和Matlab之间的语言差异、通信开销、运行环境和数据传输等因素，导致Python调用Matlab程序较慢。为了减少此问题，可以使用更高效的交互方式，如使用MATLAB Engine API等。此外，也可以考虑在Python中使用原生的库来避免调用Matlab程序。

六、linux如何用python调用其他exe程序？

在Linux环境下，可以使用Python的`subprocess`模块来调用其他的可执行程序。

具体步骤如下：

1. 导入`subprocess`模块：`import subprocess`

2. 使用`subprocess.Popen()`函数启动一个子进程，其参数为要调用的可执行程序和参数列表，例如：

   ```

   proc = subprocess.Popen(['/path/to/program', 'arg1', 'arg2'], stdout=subprocess.PIPE)

   ```

   其中`/path/to/program`是要调用的可执行程序的路径，`arg1`和`arg2`是传给程序的参数。

3. 可选地，使用`communicate()`方法读取程序的输出：

   ```

   output, errors = proc.communicate()

   ```

完整的示例代码如下：

```python

import subprocess

proc = subprocess.Popen(['/path/to/program', 'arg1', 'arg2'], stdout=subprocess.PIPE)

output, errors = proc.communicate()

print(output.decode())

```

其中，`output.decode()`将输出（`bytes`）转换为字符串。如果程序有标准错误输出，可以通过设置`stderr=subprocess.PIPE`将其捕获到`errors`变量中。

七、如何在Java中调用Python程序

介绍

Java和Python是两种非常流行的编程语言，它们各有优点和适用场景。有时候，在Java应用程序中需要使用Python程序的功能，这就需要在Java中调用Python程序。本文将详细介绍如何实现这一目标。

为什么需要在Java中调用Python程序

在开发过程中，Java和Python都有自己的优势。Java在企业级应用程序开发和大型系统中表现出色，而Python则以其简洁、易学、灵活的特性在数据科学、机器学习等领域广受欢迎。因此，有时候项目可能需要将两者结合起来，充分发挥各自的优势。

实现方法

要在Java中调用Python程序，常用的方法是使用Jython、JyNI、Runtime以及ProcessBuilder等工具。其中，Jython是Java平台上的Python解释器，JyNI是一种轻量级的JNI包装器，两者都可以实现Java和Python的互操作。通过Runtime和ProcessBuilder可以启动外部进程并执行Python脚本。

步骤

1. 安装Java和Python环境
2. 选择合适的工具，如Jython、JyNI、Runtime或ProcessBuilder
3. 编写Java代码，调用Python程序
4. 测试运行，确保Java成功调用Python程序

示例代码

下面是一个简单的Java代码示例，演示如何在Java中调用Python程序：

    
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

public class CallPython {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec("python path/to/your_script.py");
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
    
    

总结

通过本文介绍，你应该已经了解了在Java中调用Python程序的常用方法和步骤。在实际项目中，根据具体需求和情况选择合适的工具和方式，可以有效地将Java和Python结合起来，发挥各自的优势，提高开发效率和灵活性。

感谢您阅读本文，希望对您在实现Java调用Python程序时有所帮助。

八、openwrt能跑python或ruby么？

Python 是可以跑的，通过openwrt的软件工具可以安装的。但是因为openwrt对存储的缺省空间要求很低，安装 python 会减少openwrt的“磁盘”空间。

九、如何用python调用另一个程序？

在同一个文件夹下；调用函数：；A.py文件：；B.py文件：；或；调用类：；A.py文件:；B.py文件：；或；在不同文件夹下；A.py文件的文件路径：E:PythonProjectwinycg；

B.py文件：

十、python怎么调用odbc？

需要下载第三方库pypyodbc 。示例代码：

import pypyodbc pypyodbc.win_create_mdb('D:\\database.mdb')connection_string = 'Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)};DBQ=D:\\database.mdb'connection = pypyodbc.connect(connection_string)SQL = 'CREATE TABLE saleout (id COUNTER PRIMARY KEY,product_name VARCHAR(25));'connection.cursor().execute(SQL).commit()