c#调用python代码

程序使用排名

这两个语言都是非常容易上手和使用的,python作为目前数据处理的主流语言,在数据处理中有一些优势,目前,算法的开发都是在python上,但是项目的代码都是c#,因此为了方便那边大佬的调用,特地的找了下这方面的资料。

方案一,使用ironpython

这个网上搜到的方法,很常见的一个。从官网可以看到,目前最新的是2018年3月更新,支持python2.7,并没有支持python3的版本。由于我们的项目主要是基于python3因此放弃了这条路。

方案二,使用调用进程的方式

编导并不太理解里面的深入原理,过程就是,在c#里面,调用python.exe,运行.py文件。这里就要保证.py文件要把你想要的结果,通过输出流的方式输出出来,’c#’获取输出流,进而进行其他处理。
本文的代码是在linux上的,由于’c#’是跨平台的,如果在windows中,只需要把cmd的值定位本地中的./python.exe即可。要是已经将python设置成了环境变量,就只需要python即可,不需要具体的地址了。
下面是代码:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Diagnostics;
using System.IO;

namespace Kindergarten//命名空间,包含若干个类
{
    public class Hello
    {
    static void run_cmd(string cmd,string args)//args是 python 和 .py文件
    {
        ProcessStartInfo start = new ProcessStartInfo();
        start.FileName = cmd;
        start.Arguments = args;
        start.UseShellExecute = false;
        start.RedirectStandardOutput = true;
        using (Process process = Process.Start(start))
        {
            using (StreamReader reader = process.StandardOutput)
            {
                string result = reader.ReadToEnd();
                Console.Write(result);
            }
        }
    }

    static void Main(string[] args)//main方法,c#语言的入口
    {
        run_cmd(args[0],args[1]);
    }

    }
}

参考文档

C与python的调用一(导入python模块与,获得函数与类)
深入理解python之类的创建过程
makes pointer from integer without a cast
官方PyObject
python - Linux C调用Python 函数

<think>好的,用户现在想知道C#如何调用Python代码。之前他们问过C#和C语言的区别,现在可能是在实际开发中遇到了需要结合两种语言的情况。首先,我需要考虑用户的需求是什么。通常,调用Python代码可能是因为想利用Python丰富的库或某些特定功能,而项目主体是用C#开发的,比如在Unity游戏中使用机器学习模型,或者在.NET应用中调用Python的数据分析脚本。 接下来,我需要分析用户可能的背景。用户可能已经熟悉C#,但对Python不太熟悉,或者需要整合现有的Python代码C#项目中。他们可能希望了解不同的方法,并选择最适合他们情况的方式。这时候,我应该列举几种常见的方法,并比较它们的优缺点,帮助用户做出决策。 常用的方法有几种:通过命令行调用、使用IronPython、进程间通信(如管道)、使用Python.NET库,或者通过网络API(如RESTful服务)。每种方法都有适用场景和限制。比如,命令行调用简单但效率低,适合简单脚本;IronPython可以直接在.NET环境中运行Python代码,但只支持Python 2.7,可能不兼容某些库;Python.NET允许在C#调用Python代码,支持Python 3,但需要配置环境;网络API方式解耦性好,但需要额外开发。 我需要详细说明每种方法的步骤,给出示例代码,并指出注意事项。比如,使用Python.NET时,需要安装正确的运行时,并处理类型转换的问题。另外,用户可能关心性能、是否需要安装Python环境、跨平台支持等。比如,如果用户的项目需要跨平台,使用Docker容器或网络服务可能更合适。 还要考虑错误处理和调试的难易程度。例如,通过命令行调用时,如何捕获Python脚本的错误输出;使用进程间通信时如何处理异常。同时,是否需要传递复杂的数据结构,比如从Python返回Pandas DataFrame到C#,这时候可能需要使用JSON或其它序列化方式。 用户可能没有提到的深层需求是希望方法尽可能简单,且不影响现有项目的结构。比如,他们可能不想在服务器上额外部署Web服务,而是希望直接内嵌调用。这时候,推荐使用Python.NET或IronPython会更合适,尽管IronPython不支持Python 3的特性。 最后,总结各方法的优缺点,帮助用户根据具体需求选择。例如,如果用户需要高性能和低延迟,可能进程间通信或Python.NET更合适;如果只是偶尔调用脚本,命令行方式更简单。同时提醒用户注意环境依赖和版本兼容性问题,避免在实际部署中出现问题。</think>--- ### C# 调用 Python 代码的 5 种主要方法 --- #### **1. 命令行调用法** **原理**:通过 C# 的 `Process` 类启动 Python 解释器执行脚本。 **适用场景**:简单脚本调用,无需复杂数据交互。 ```csharp using System.Diagnostics; public static string RunPythonScript(string scriptPath, string args = "") { ProcessStartInfo start = new ProcessStartInfo { FileName = "python", // 或指定路径如 @"C:\Python39\python.exe" Arguments = $"{scriptPath} {args}", UseShellExecute = false, RedirectStandardOutput = true, CreateNoWindow = true }; using (Process process = Process.Start(start)) { using (StreamReader reader = process.StandardOutput) { return reader.ReadToEnd(); // 获取 Python 脚本输出 } } } // 调用示例 string result = RunPythonScript(@"D:\test.py", "--input data.txt"); ``` **注意点**: - 需确保系统环境变量包含 Python 路径 - 性能较低(每次调用需启动新进程) - 参数传递需手动序列化(如 JSON) --- #### **2. IronPython 引擎法** **原理**:在 .NET 环境中直接嵌入 Python 解释器(仅支持 Python 2.7)。 **适用场景**:需要直接操作 Python 对象,轻量级交互。 **步骤**: 1. NuGet 安装 `IronPython` 包 2. 引用命名空间 `using IronPython.Hosting;` ```csharp var engine = Python.CreateEngine(); var scope = engine.CreateScope(); // 执行简单代码 engine.Execute("print('Hello from IronPython')", scope); // 调用 Python 函数 string script = @" def add(a, b): return a + b "; engine.Execute(script, scope); dynamic addFunc = scope.GetVariable("add"); int sum = addFunc(3, 5); // 输出 8 ``` **局限性**: - 不支持 Python 3.x 语法 - 无法使用基于 C 扩展的库(如 NumPy) --- #### **3. Python.NET 桥接法** **原理**:通过 `Python.Runtime` 库实现 .NET 与 Python 3.x 互操作。 **适用场景**:需要调用 Python 3.x 代码或使用科学计算库。 **步骤**: 1. NuGet 安装 `Python.Runtime`(需匹配 Python 版本) 2. 设置 Python 环境路径: ```csharp using Python.Runtime; // 初始化引擎 Runtime.PythonDLL = @"C:\Python39\python39.dll"; // 指定 Python 解释器路径 PythonEngine.Initialize(); using (Py.GIL()) { // 获取 Python 全局解释器锁 dynamic np = Py.Import("numpy"); // 导入 Python 模块 dynamic arr = np.array(new[] { 1, 2, 3 }); Console.WriteLine(arr.mean()); // 输出 2.0 } PythonEngine.Shutdown(); ``` **优势**: - 支持最新 Python 3.x 版本 - 可直接操作 Python 对象 - 兼容主流科学计算库(需提前安装) --- #### **4. 进程间通信(IPC)** **原理**:通过管道实现 C#Python 的长连接通信。 **适用场景**:高频次调用需求(如实时数据处理)。 **C#代码**: ```csharp ProcessStartInfo start = new ProcessStartInfo { FileName = "python", Arguments = "-u pipe_server.py", // -u 参数禁用缓冲 UseShellExecute = false, RedirectStandardInput = true, RedirectStandardOutput = true }; using (Process process = Process.Start(start)) { StreamWriter writer = process.StandardInput; StreamReader reader = process.StandardOutput; // 发送请求 writer.WriteLine("{\"command\":\"calculate\", \"data\":[1,2,3]}"); writer.Flush(); // 读取响应 string response = reader.ReadLine(); Console.WriteLine($"Python 返回: {response}"); } ``` **Python 端 (`pipe_server.py`)**: ```python import sys, json while True: request = sys.stdin.readline() if not request: break data = json.loads(request) if data["command"] == "calculate": result = sum(data["data"]) print(json.dumps({"status": "ok", "result": result})) sys.stdout.flush() # 确保立即输出 ``` --- #### **5. RESTful API 调用** **原理**:将 Python 代码封装为 Web 服务,C# 通过 HTTP 调用。 **适用场景**:分布式系统或需要跨语言解耦的场景。 **Python 端 (Flask 示例)**: ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['input'] # 调用模型处理逻辑 return {'result': sum(data)} if __name__ == '__main__': app.run(port=5000) ``` **C# 调用端**: ```csharp using System.Net.Http; using System.Text.Json; var client = new HttpClient(); var input = new { input = new[] { 1, 2, 3 } }; var content = new StringContent(JsonSerializer.Serialize(input), Encoding.UTF8, "application/json"); var response = await client.PostAsync("http://localhost:5000/predict", content); var result = await response.Content.ReadAsStringAsync(); Console.WriteLine(result); // 输出 {"result":6} ``` --- ### **方法对比与选型建议** | **方法** | **优点** | **缺点** | **推荐场景** | |-------------------|-----------------------------------|-----------------------------------|----------------------------| | 命令行调用 | 实现简单 | 性能差,无法处理复杂交互 | 简单脚本调用 | | IronPython | 直接操作 Python 对象 | 仅支持 Python 2.7 | 旧版代码维护 | | Python.NET | 完整 Python 3.x 支持 | 需配置环境路径 | 科学计算、复杂交互 | | IPC 管道通信 | 高性能持续通信 | 实现复杂度高 | 实时数据处理 | | RESTful API | 跨语言解耦,易扩展 | 需要网络部署 | 分布式系统、微服务架构 | --- ### **关键注意事项** 1. **环境一致性**: - 确保开发/生产环境的 Python 版本、依赖库完全一致 - 推荐使用虚拟环境(如 `venv` 或 `conda`) 2. **异常处理**: ```csharp try { var result = RunPythonScript("script.py"); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"调用失败: {ex.Message}"); // 获取 Python 错误信息(需在脚本中捕获异常并输出到 stderr) } ``` 3. **性能优化**: - 避免频繁启动 Python 进程(优先使用 IPC 或 Web 服务) - 使用二进制协议(如 Protocol Buffers)替代 JSON 序列化 4. **安全防护**: - 对输入参数进行严格验证 - 若开放 Web 服务,需添加身份验证(如 JWT) --- ### **扩展方案:嵌入 Python 解释器** 对于高性能需求,可考虑将 Python 代码编译为 DLL: 1. 使用 `Cython` 将 Python 代码编译为 C 扩展 2. 通过 `DllImport` 在 C#调用: ```csharp [DllImport("mylib.dll")] public static extern int add(int a, int b); // 调用 int sum = add(3, 5); // 输出 8 ``` --- 根据具体需求选择合适方案:**轻量级调用选命令行,复杂交互用 Python.NET,分布式系统选 REST API**。建议优先验证 Python 代码的独立性,再逐步实现跨语言集成。
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