


Wie kann ich Python-Skripte aus C# ohne IronPython ausführen?
Aufrufen von Python-Skripten aus C#
Es ist möglich, Python-Skripte aus C# ohne die Verwendung externer Bibliotheken wie IronPython auszuführen. So können Sie dies angehen:
Betrachten Sie das folgende Python-Skript (code.py):
if __name__ == '__main__': with open(sys.argv[1], 'r') as f: s = f.read() print(s)
Um dieses Skript in C# auszuführen, passen Sie Ihre run_cmd-Methode wie folgt an:
private void run_cmd(string cmd, string args) { ProcessStartInfo start = new ProcessStartInfo(); // Specify the complete path to python.exe start.FileName = "my/full/path/to/python.exe"; // Build the argument string with the script and file paths start.Arguments = string.Format("{0} {1}", cmd, args); // Disable using the shell to gain more control start.UseShellExecute = false; // Enable standard output redirection to capture the script's output start.RedirectStandardOutput = true; using (Process process = Process.Start(start)) { using (StreamReader reader = process.StandardOutput) { string result = reader.ReadToEnd(); Console.Write(result); } } }
Indem Sie UseShellExecute auf „false“ setzen, erhalten Sie die Kontrolle über den Befehl und die Argumente, die an Python übergeben werden. Sie müssen den vollständigen Pfad zu python.exe als Dateinamen angeben und die Argumentzeichenfolge so erstellen, dass sie sowohl den Skriptpfad (cmd) als auch den zu lesenden Dateipfad (args) enthält.
Beachten Sie, dass das Python-Skript kontinuierlich aufgerufen wird C# kann die Leistung beeinträchtigen, da jedes Mal ein neuer Prozess erstellt werden muss. Wenn Ihr Skript viel Laufzeit benötigt, sollten Sie erwägen, Ihren Ansatz zu optimieren oder einen geeigneteren Mechanismus für die prozessübergreifende Kommunikation zu verwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Python-Skripte aus C# ohne IronPython ausführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
