Java调用python机器学习代码(2)

            return result.toString();
        } catch (IOException e) {
            return "0";
        }
    } catch (IOException | InterruptedException e) {
        return "0";
    }
}
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python具体参数如下。还有一点，Java调python,并非真正的调用，固化的思想是以为调用某一个函数，这个函数retrun的值就给到Java了，但是不是的，其实是Java读取IO流得到的结果，所以python中能够执行到的print，Java都能拿到，所以要尽量避免一些不必要的输出。而你想拿到的值也不能不打印只return。



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import sys
if name == “__main__”:
if len(sys.argv) < 4:
print(“Please provide function name and two numbers to sum”)
else:
function_name = sys.argv[1]
if function_name == “calculate_comprehensive_index”:
model_path = sys.argv[2]
num1 = int(sys.argv[3])
result = calculate_comprehensive_index(model_path, num1)
print(result)
else:
print("Function not found: " + function_name)

#### 2、方式二http协议方式


方式一也挺好用的，但是方式一也确实存在一些弊端，因为我这次调的python不是一小小的python,而是机器学习，对于python工程师来时，虽然把一些模型都封装了，用的时候也方便，如下，加载模型



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from joblib import load
load(modelPath)

模型小则几十M,大则百兆甚至更大，load(modelPath)，可想而知，从磁盘读取一个这么大的文件，而且需要频繁的计算，先优化一下，Java的思想，可以把这个加载过程放到静态块中不就可以了？没错，这个思路是对的，而且对于python来说，直接放在全局位置就可以了，就可以避免多次加载模型，但是对于方式一来所，每次调用命令，都是从磁盘找到python脚本，加载指定位置的模型，这速度相当的慢，频繁的数据计算，系统一会儿就阻塞了。所以不得不出现了这个第二种方式，简单来说就是把python做成服务，而且开放接口，供Java调用，这个速度相比第一种快的不要太多。使用的是Flask。  
 1、首先安装



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pip install flask

2、创建一个 python 脚本，命名为 app.py，并编写以下内容：



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from flask import Flask, request, jsonify
from joblib import load
app = Flask(name)

加载模型

model_path = “path_to_your_model_file.joblib”
model = load(model_path)

定义 API 路由

@app.route(‘/predict’, methods=[‘POST’])
def predict():
try:
# 获取 POST 请求中的数据
data = request.json
# 使用模型进行预测
prediction = model.predict(data)
# 返回预测结果
return jsonify({‘prediction’: prediction.tolist()}), 200
except Exception as e:
return jsonify({‘error’: str(e)}), 500
if name == ‘__main__’:
app.run(debug=True)

在上面的代码中，我们定义了一个路由 /predict，它接受 POST 请求并调用模型进行预测。预测结果以 JSON 格式返回给客户端  
 3、运行 Flask 应用程序



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python app.py

4、关闭日志输出，如果你需要的话



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import logging
app = Flask(name)

获取Flask应用程序的根日志记录器

log = logging.getLogger(‘werkzeug’)
log.setLevel(logging.ERROR) # 设置日志级别为ERROR，忽略所有INFO级别的日志

关闭Flask应用程序的日志处理器，以禁用所有日志输出

for handler in log.handlers[:]:
log.removeHandler(handler)

为Flask应用程序添加一个空的日志处理器，确保没有日志会被输出

log.addHandler(logging.NullHandler())

### 三、Linux安装python


系统 CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)



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#安装必要开发工具和库文件以便进行编译和构建需要这些依赖的软件
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