[C#] 如何调用Python脚本程序_c#调用python脚本

作者：繁依Fanyi0 | 2024-04-24 08:23:20

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c#调用python脚本

为什么需要C#调用python？

有以下几个原因需要C#调用Python：

Python拥有丰富的生态系统：Python有很多强大的第三方库和工具，可以用于数据科学、机器学习、自然语言处理等领域。通过C#调用Python，可以利用Python的生态系统来完成一些特定的任务。
C#和Python的优势互补：C#是一种高性能、静态类型的编程语言，适合用于开发大型应用程序和高性能的系统。而Python则是一种动态类型的脚本语言，适合用于快速开发原型和处理复杂的数据分析任务。通过C#调用Python，可以充分发挥两者的优势。
C#和Python在不同领域的应用：C#主要应用于Windows平台的开发，而Python则可以用于各种平台，包括Windows、Linux和Mac OS。通过C#调用Python，可以在C#应用程序中使用Python的功能和特性，实现更广泛的应用场景。

如何实现C#调用python脚本程序？

方式一：通过C#IronPython开源库

IronPython是一个基于.NET平台的Python解释器。它是使用C#编写的，可以被集成到.NET应用程序中，并且可以直接调用和使用.NET库和组件。IronPython提供了一个Python语言的实现，同时具备了与.NET平台无缝集成的能力。

IronPython最初由微软开发并发布，旨在提供一个Python解释器，使Python开发人员能够利用.NET框架的优势。IronPython是完全兼容Python 2.7语法和语义的，并且还支持一些Python 3的一些特性。IronPython可以通过.NET编译器将Python代码转换为托管代码，并与.NET框架进行交互。

IronPython具有以下特点和优势：

与.NET框架的深度集成：IronPython可以直接与.NET库和组件进行交互，可以轻松使用和调用.NET的功能和类库。
动态语言的灵活性：作为一种动态类型的脚本语言，IronPython具有动态性和灵活性，可以进行快速的原型开发和动态脚本编写。
跨平台支持：IronPython可以在Windows、Linux和Mac OS等多个平台上运行，并且可以与不同平台的.NET应用程序集成。
社区支持和活跃度：IronPython拥有活跃的开源社区，有大量的开发者和用户为其贡献代码和提供支持。

总之，IronPython是一个具有.NET集成和跨平台支持的Python解释器，可以在.NET平台开发中使用Python语言和功能。

IronPython.net /

缺点：

1）只支持到python 3.4的相关特性，和目前主流的python 3.9， 3.10，3.11等版本相差甚远，会导致很多python流行的开源库（比如scikit-learn），无法正常使用。

IronPython使用案例

NuGet安装IronPython

test.py


def sayHi():
    print("hello you")
    
def add(x,y):
    try:
        print(f"add {x}, {y}")
        return x + y
    except Exception as err:
        return str(err)
        
def sum(arr):
    try:
        print(f"sum {arr}")
        sum = 0
        for i in arr:
            sum += i
        return sum
    except Exception as err:
        return str(err)

PythonScriptWindow.axml


<Window x:Class="CallPythonDemos.PythonScriptWindow"
        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
        xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
        xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
        xmlns:local="clr-namespace:CallPythonDemos"
        mc:Ignorable="d"
        Title="Python Script调用" Height="450" Width="800">
    <Grid>
        <Grid.RowDefinitions>
            <RowDefinition Height="auto"/>
            <RowDefinition Height="auto"/>
            <RowDefinition/>
        </Grid.RowDefinitions>
        <Grid.ColumnDefinitions>
            <ColumnDefinition/>
            <ColumnDefinition/>
        </Grid.ColumnDefinitions>
        <Button x:Name="btnCallPythonScript" Content="调用python脚本" Grid.Row="0" Margin="5" Click="btnCallPythonScript_Click"/>
        <Button x:Name="btnClearOutput" Content="清理输出" Grid.Row="0" Grid.Column="1" Margin="5" Click="btnClearOutput_Click"/>
        <TextBlock Text="输入参数:" Grid.Row="1" Margin="5"/>
        <TextBlock Text="输出结果:" Grid.Row="1" Grid.Column="1" Margin="5"/>
        <TextBox x:Name="txtInputParam" Grid.Row="2" Margin="5"/>
        <RichTextBox x:Name="txtOutputResult" Grid.Row="2" Grid.Column="1" Margin="5" HorizontalScrollBarVisibility="Disabled" VerticalScrollBarVisibility="Auto" IsReadOnly="True">
            <RichTextBox.Document>
                <FlowDocument/>
            </RichTextBox.Document>
        </RichTextBox>
    </Grid>
</Window>

PythonScriptWindow.axml.cs


using IronPython.Hosting;
using Microsoft.Scripting.Hosting;
using System.Diagnostics;
using System.Windows;
using System.Windows.Documents;
using System.Windows.Media;
 
namespace CallPythonDemos
{
    /// <summary>
    /// PythonScriptWindow.xaml 的交互逻辑
    /// </summary>
    public partial class PythonScriptWindow : Window
    {
        public PythonScriptWindow()
        {
            InitializeComponent();
        }
 
        private void btnCallPythonScript_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            _RunTestByIronPython();
        }
 
        private void btnClearOutput_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            txtOutputResult.Document.Blocks.Clear();
        }
 
        private void _RunTestByIronPython()
        {
            ScriptEngine pyEngine = Python.CreateEngine();
            dynamic testpy = pyEngine.ExecuteFile("test.py");
            testpy.sayHi();
 
            var add = testpy.add(3, 5);
            _WriteLog($"add 方法的和是：{add}");
 
            int[] arr = new int[3] { 2, 4, 6 };
            var sum = testpy.sum(arr);
            _WriteLog($"数组的和是：{sum}");
        }
 
        private void _WriteLog(string? log)
        {
            Paragraph para = new Paragraph() { Margin = new Thickness(0) };
            para.Inlines.Add(new Run(log) { Foreground = Brushes.Black });
            txtOutputResult.Document.Blocks.Add(para);
        }
    }
}

运行效果

方式二：通过Process类来运行python解释器

优缺点

优点：可以使用python当前的主流版本，并且可以使用大部分的流行的开源库。

缺点：只能通过命令行参数和控制台输出与python进行通信。

安装scikit-learn

pip install scikit-learn

gen_model.py


from sklearn import linear_model
if __name__ == '__main__':
    reg = linear_model.LinearRegression()
    reg.fit([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])
    print('coef_:', reg.coef_)
    print('intercept_:', reg.intercept_)
    print('done')