Java调用Python服务的三种实现过程
作者：A尘埃
这篇文章主要介绍了Java调用Python服务的三种实现过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
Java调用Python服务过程
在Java中调用Python服务是一种非常常见的需求，尤其是在利用Python强大的机器学习/数据科学库，或者复用现有Python代码时。
根据不同的应用场景，有几种主流的方法。
| 方法 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| REST API | 绝大多数生产环境，尤其是微服务架构 | 解耦、伸缩性好、语言无关、生态丰富 | 有网络延迟、需编写接口代码 |
| ProcessBuilder | 简单的、调用不频繁的脚本任务，快速原型 | 实现简单、无需额外服务 | 性能开销大、进程管理复杂、交互麻烦 |
| Jython | 遗留系统（Python 2.7），且无需第三方C库 | 无进程开销、直接交互 | 仅支持Python 2.7、无法使用主流科算库 |
方法一：通过 REST API 调用（最常用、最推荐）
将Python代码包装成一个HTTP服务器（例如使用Flask或FastAPI），然后Java程序通过HTTP客户端（例如Spring的RestTemplate或OkHttp）像调用其他任何RESTful服务一样来调用它。
①、创建 Python 服务端 (Flask)
首先，确保安装了Flask：pip install flask
创建一个名为 python_server.py 的文件：
from flask import Flask,request,jsonify
import math
app = Flask(__name__)
#定义一个简单的API端点，计算平方根
@app.route('/calculate',methods=['POST'])
def calculate():
data = request.get_json()
number = data['number']
result = math.sqrt(number)
return jsonify({'result': result, 'python_version': '计算完成'})
#文本处理
@app.route('/process_text', methods=['POST'])
def process_text():
data = request.get_json()
text = data['text']
processed_text = text.upper() + " - Processed by Python"
return jsonify({'processed_text': processed_text})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
运行这个Python脚本：python python_server.py。现在Python服务就在本地的5000端口运行了。
②、创建java客户端
使用Spring Boot的RestTemplate（传统方式）和新的WebClient（响应式）作为示例。
使用 RestTemplate (Spring Boot 2.x)
首先，pom.xml中确保有Spring Web依赖。
public class PythonServiceClient {
public static void main(String[] args) {
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
String pythonServiceUrl = "http://localhost:5000/calculate";
// 准备请求数据
Map<String, Object> requestMap = new HashMap<>();
requestMap.put("number", 9.0);
// 发送POST请求并获取响应
ResponseEntity<Map> response = restTemplate.postForEntity(
pythonServiceUrl,
requestMap,
Map.class
);
// 处理响应
if (response.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
Map<String, Object> responseBody = response.getBody();
System.out.println("计算结果: " + responseBody.get("result"));
System.out.println("信息: " + responseBody.get("python_version"));
} else {
System.out.println("请求失败: " + response.getStatusCode());
}
}
}
使用 WebClient (Spring 5+ 响应式)
首先，在pom.xml中添加Spring WebFlux依赖。
public class PythonServiceWebClient {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WebClient webClient = WebClient.create("http://localhost:5000");
Mono<Map> responseMono = webClient.post()
.uri("/process_text")
.bodyValue(Collections.singletonMap("text", "hello from java"))
.retrieve()
.bodyToMono(Map.class);
// 异步非阻塞地获取结果
responseMono.subscribe(response -> {
System.out.println("处理后的文本: " + response.get("processed_text"));
});
// 等待异步操作完成（实际生产环境中不需要这样）
Thread.sleep(1000);
}
}
方法二：使用 ProcessBuilder 直接调用Python脚本
这种方法直接在Java中启动一个操作系统进程来运行Python解释器并执行指定的脚本。Java通过进程的输入输出流与Python脚本交换数据。
①、创建 Python 脚本 (math_utils.py)
# 这是一个简单的Python脚本，从标准输入读取JSON，计算后输出JSON
import sys
import json
import math
def main():
# 从标准输入读取数据
data = sys.stdin.read()
try:
request_data = json.loads(data)
number = request_data['number']
# 执行计算
result = math.sqrt(number)
# 输出结果到标准输出
print(json.dumps({
"result": result,
"status": "success"
}))
except Exception as e:
print(json.dumps({
"status": "error",
"message": str(e)
}))
if __name__ == "__main__":
main()
②、Java 代码调用该脚本
public class ProcessBuilderExample {
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
// 1. 定义Python解释器和脚本路径
String pythonInterpreter = "python3"; // 或 "python"，取决于系统
String pythonScriptPath = "/path/to/your/math_utils.py"; // 替换为你的脚本绝对路径
// 2. 构建命令
ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder(
pythonInterpreter,
"-u", // 强制标准输出和错误无缓冲，很重要！
pythonScriptPath
);
processBuilder.redirectErrorStream(true); // 将错误流合并到输入流
// 3. 启动进程
Process process = processBuilder.start();
// 4. 准备输入数据并通过输出流发送给Python脚本
Map<String, Object> inputData = new HashMap<>();
inputData.put("number", 16.0);
String jsonInput = new com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper().writeValueAsString(inputData); // 可以使用任何JSON库
try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(
new OutputStreamWriter(process.getOutputStream(), StandardCharsets.UTF_8))) {
writer.write(jsonInput);
writer.flush();
}
// 5. 读取Python脚本的输出
StringBuilder output = new StringBuilder();
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(
new InputStreamReader(process.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8))) {
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
output.append(line);
}
}
// 6. 等待进程结束并获取返回值
int exitCode = process.waitFor();
if (exitCode == 0) {
// 解析Python脚本的输出
Map<String, Object> result = new com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper().readValue(
output.toString(), Map.class);
System.out.println("成功: " + result.get("result"));
} else {
System.err.println("Python脚本执行错误: ");
System.err.println(output);
}
}
}
方法三：使用 Jython（不推荐用于新项目）
Jython是一个JVM实现，可以直接在JVM上运行Python代码，并允许Java和Python对象直接交互。
只支持Python 2.7，无法使用基于C的Python库（如NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch等），项目活跃度低。
①、将Jython的jar包（如jython-standalone-2.7.3.jar）添加到项目的classpath中。
②、Java代码
public class JythonExample {
public static void main(String[] args) {
try (PythonInterpreter pyInterp = new PythonInterpreter()) {
// 执行简单的Python语句
pyInterp.exec("print('Hello from Jython!)");
pyInterp.exec("import math");
// 在Python中设置变量，在Java中获取
pyInterp.set("a", 10);
pyInterp.exec("b = math.sqrt(a)");
Number b = (Number) pyInterp.get("b");
System.out.println("Square root of 10 from Jython: " + b);
}
}
}
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。