Python调用Java--Jpype_demo

hello.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-


import jpype


if __name__ == '__main__':

    jvmPath = jpype.getDefaultJVMPath()
    #defaultLib = jvmPath[:jvmPath.index("lib")+4] + "ext"
    defaultLib = "/usr/java/jdk1.7.0_75/jre/lib/ext:/usr/java/packages/lib/ext:"
    #依赖包路径,多目录以":"分隔(windows ";")
    myLib = "/eventapp4/jonz/lib/"
    classPath = "-Djava.class.path=" + "/eventapp4/jonz/classes/"
    libPath = "-Djava.ext.dirs=" + defaultLib + myLib

    jpype.startJVM(jvmPath,classPath)
    #注意Jontest.class放在classpath/test/下
    JavaClass = jpype.JClass('test.Jontest')
    #System = jpype.JClass('java.lang.System')
    #System.out.println(System.getProperty("java.ext.dirs"))
    argsList = ["Jon","foo"]
    args = jpype.JArray(jpype.java.lang.String, 1)(argsList)
    #Java接受的array参数对应jpype.JArray
    JavaClass.main(args)
    jpype.shutdownJVM()

Java

package test;

public class Jontest {
    private String name;

    public Jontest(String name) {
        this.name = name;
    }

    public void hello() {
        System.out.println("Hello,"+name);
    }

    public static void main(String[] args) {
        String name = args[0];
        new Jontest(name).hello();
    }
}
### Python 调用环境配置方法 在 Python调用特定环境或配置环境的方法,主要涉及操作环境变量、加载外部库或工具包以及确保运行时环境的正确性。以下是几种常见的方式及其实现方法。 #### 1. 操作环境变量 Python 提供了 `os` 模块来操作系统的环境变量。可以通过 `os.environ` 或 `os.getenv()` 来设置或获取环境变量[^4]。 ```python import os # 获取环境变量 api_key = os.getenv('API_KEY') if api_key is None: print("无法获取API key") else: print("获取到的API key:", api_key) # 设置环境变量 os.environ['NEW_ENV_VAR'] = 'Value' print("新环境变量值:", os.getenv('NEW_ENV_VAR')) ``` #### 2. 加载外部库或工具包 如果需要调用其他语言(如 Java 或 C++)的库或工具包,可以使用相应的桥接工具。例如: - **调用 Java 库**:使用 `jpype` 模块加载并调用 Java 的 `.jar` 文件[^3]。 ```python import jpype from jpype import JClass def jarutil(): # 启动 JVM 并设置 Java 环境变量 jpype.startJVM(jpype.getDefaultJVMPath()) # 加载 jar 包 jarpath = "D:\\jardemo\\hutool-all-5.8.20.jar" jpype.addClassPath(jarpath) # 导入类并创建对象 Convert = JClass("cn.hutool.core.convert.Convert") demo = Convert() # 调用方法 res = demo.chineseToNumber("一百二十") print(res) if __name__ == "__main__": jarutil() ``` - **调用 C++ 方法**:通过编译生成共享库文件(如 `.so` 或 `.dll`),然后使用 `ctypes` 或 `cffi` 模块加载并调用函数[^2]。 ```python import ctypes # 加载共享库 lib = ctypes.CDLL('./test.so') # 定义函数参数和返回值类型 lib.add.argtypes = (ctypes.c_int, ctypes.c_int) lib.add.restype = ctypes.c_int # 调用 C++ 函数 result = lib.add(3, 5) print("C++ 函数返回结果:", result) ``` #### 3. 配置运行时环境 为了确保 Python 脚本能够在正确的环境中运行,可能需要进行以下配置: - **设置路径**:在 `.pro` 文件中添加必要的路径(适用于 Qt 和 C++ 项目)[^1]。 ```plaintext # 在 .pro 文件中添加 Python 路径 INCLUDEPATH += /path/to/python/include LIBS += -L/path/to/python/lib -lpython3.8 ``` - **切换编译环境**:在 Linux 上,可以使用 `scl` 命令切换编译器版本[^2]。 ```bash scl enable devtoolset-9 bash ``` - **动态链接库**:确保共享库文件(如 `.so` 或 `.dll`)位于系统库路径中,或者通过 `LD_LIBRARY_PATH` 设置其路径。 ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/library:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 4. 注意事项 - 确保目标环境已正确安装所需依赖项。 - 如果调用外部库或工具包,需注意兼容性问题(如 Python 版本、操作系统架构等)。 - 对于多线程应用,需小心管理全局解释器锁(GIL)[^2]。 ---
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