py4j.Py4JException: Method getCodeAndVersion([class java.lang.String, class java.lang.String, class

已于 2022-11-27 07:48:25 修改
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分类专栏： DolpinSecheduler 大数据 文章标签： PyDolphinScheduler 版本不匹配 Py4jException 模块缺失 环境配置
于 2022-11-27 07:46:29 首次发布
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py4j.Py4JException: Method getCodeAndVersion([class java.lang.String, class java.lang.String, class java.lang.String]) does not exist

参考官网地址：https://dolphinscheduler.apache.org/python/main/tutorial.html
搭建pydolphinscheduler环境时，遇到两个错误：
问题1:

py4j.Py4JException: Method getCodeAndVersion([class java.lang.String, class java.lang.String, class java.lang.String]) does not exist
分析原理图，定位到是Py4j客户端与服务端版本不一致导致。具体分析参考
PyDolphinScheduler踩坑记录

问题2:
No module named ‘pydolphinscheduler.core.workflow’
在这里插入图片描述
依旧是版本问题，具体分析参考
PyDolphinScheduler踩坑记录

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java整合PaddleOCR
最新发布
04-24
<think>好的，用户想在Java项目中整合PaddleOCR，我需要帮他找到方法或教程。首先，PaddleOCR本身主要是用Python开发的，但用户可能需要在Java环境中调用。这时候常用的方法是通过JNI或者HTTP API。 先看看用户提供的引用内容。引用2提到用Java实现积分，里面有一个字符串的例子，可能和调用外部命令或解析表达式有关，但不确定是否相关。引用3提到Java的编译和执行过程，可能涉及到本地方法的调用，比如JNI。不过用户需要的是整合PaddleOCR，所以可能需要考虑如何将Python模型集成到Java中。 常见的方法有几种：1. 使用ProcessBuilder调用Python脚本，这样在Java中执行命令行运行Python的PaddleOCR程序。2. 使用JNI或者JNA来调用C++的库，因为PaddlePaddle有C++的预测库，可能需要编译成动态链接库供Java调用。3. 通过REST API，将PaddleOCR部署为服务，Java通过HTTP请求调用。 用户可能更倾向于简单的方式，比如直接调用Python脚本，或者使用现有的Java库。但PaddleOCR官方可能没有Java的SDK，所以需要找社区的开源项目或者教程。 搜索一下，发现PaddleOCR提供了RESTful API的部署方式，比如用Flask搭建服务，然后Java通过HttpClient发送请求。这可能是一个可行的方法，用户需要先部署一个Python的服务，然后在Java中调用。另外，也有项目可能封装了JNI的调用，比如deepjavalibrary或者其他的桥接工具。 另外，用户可能对性能有要求，如果直接调用Python脚本，每次启动可能会有开销，所以HTTP服务或者JNI方式更好。需要评估用户的使用场景，如果是高频调用，建议用服务化部署；如果是低频，可能直接调用脚本更简单。 根据引用中的代码示例，用户可能有Spring Boot项目经验，引用1中的代码是Spring的Controller，所以可能用户的项目是基于Spring的，这时候集成HTTP服务可能更合适。可以建议用户搭建一个Python的OCR服务，然后在Java中使用RestTemplate或者WebClient进行调用。 另外，需要检查PaddleOCR的文档是否有Java相关的支持。根据官方文档，PaddleOCR主要支持Python和C++，所以可能需要通过C++编译成动态库，再用JNI调用。不过这对Java开发者来说可能比较复杂，需要配置NDK和编译环境。 总结可能的步骤：1. 安装PaddleOCR的Python环境，编写推理脚本。2. 在Java中通过Runtime或ProcessBuilder执行Python脚本并获取结果。3. 或者部署为HTTP服务，Java发送图片并接收识别结果。 最后，需要给用户具体的步骤和示例代码，比如如何调用Python脚本，如何处理输入输出，以及如何处理可能的异常。同时提醒依赖管理和环境路径的问题，确保Java能正确找到Python环境。</think>### Java整合PaddleOCR的实践方法 #### 1. 通过命令行调用Python脚本 **步骤说明**： 1. 安装PaddleOCR的Python环境 ```bash pip install paddlepaddle paddleocr ``` 2. 编写Python推理脚本 `ocr.py`： ```python from paddleocr import PaddleOCR import sys ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') def recognize(image_path): result = ocr.ocr(image_path, cls=True) return '\n'.join([line[1][0] for res in result for line in res]) if __name__ == "__main__": print(recognize(sys.argv[1])) ``` 3. Java调用代码： ```java public class PaddleOCRExecutor { public static String runOCR(String imagePath) throws IOException { Process process = new ProcessBuilder("python", "ocr.py", imagePath).start(); try (BufferedReader reader = new BufferedReader( new InputStreamReader(process.getInputStream()))) { return reader.lines().collect(Collectors.joining("\n")); } } } ``` #### 2. 通过HTTP服务集成（推荐） **架构流程**： ``` Java客户端 -> HTTP请求 -> Python服务(PaddleOCR) -> 返回JSON结果 ``` 1. 使用Flask搭建服务端： ```python from flask import Flask, request, jsonify from paddleocr import PaddleOCR app = Flask(__name__) ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') @app.route('/ocr', methods=['POST']) def handle_ocr(): file = request.files['image'] result = ocr.ocr(file.stream, cls=True) return jsonify([line[1][0] for res in result for line in res]) if __name__ == '__main__': app.run(port=5000) ``` 2. Java客户端调用： ```java import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import org.springframework.http.*; import org.springframework.util.LinkedMultiValueMap; public class OCRService { public String sendToOCRService(MultipartFile image) { HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); headers.setContentType(MediaType.MULTIPART_FORM_DATA); LinkedMultiValueMap<String, Object> body = new LinkedMultiValueMap<>(); body.add("image", image.getResource()); ResponseEntity<String> response = restTemplate.exchange( "http://localhost:5000/ocr", HttpMethod.POST, new HttpEntity<>(body, headers), String.class ); return response.getBody(); } } ``` #### 3. 使用JNI集成（高性能方案） 需要先编译PaddlePaddle的C++推理库，通过SWIG生成JNI接口。此方法需要： 1. 安装PaddlePaddle C++预测库 2. 编写JNI封装层 3. 生成动态链接库（.dll/.so） 4. Java通过JNA调用 ```java public interface PaddleOCR extends Library { PaddleOCR INSTANCE = Native.load("paddleocr", PaddleOCR.class); String recognize(String imagePath); } // 调用示例 String result = PaddleOCR.INSTANCE.recognize("/path/to/image.jpg"); ``` ### 方案对比 | 方案 | 优点 | 缺点 | |--------------|-------------------------------|-------------------------------| | 命令行调用 | 实现简单 | 性能差，依赖Python环境 | | HTTP服务 | 跨语言解耦，支持分布式部署 | 需要维护独立服务 | | JNI集成 | 本地高性能执行 | 编译复杂，维护成本高 | ### 部署建议 1. **开发测试阶段**：使用HTTP方案，便于快速验证 2. **生产环境**：推荐使用Docker部署Python服务，配合Kubernetes实现弹性伸缩 3. **移动端集成**：需使用Lite版本，通过JNI调用优化后的模型
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