Python代码一键转Jar包及Java调用Python新姿势-创新互联

需求背景

进击的Python

随着人工智能的兴起，Python这门曾经小众的编程语言可谓是焕发了第二春。

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以tensorflow、pytorch等为主的机器学习／深度学习的开发框架大行其道，助推了python这门曾经以爬虫见长（python粉别生气）的编程语言在TIOBE编程语言排行榜上一路披荆斩棘，坐上前三甲的宝座，仅次于Java和C，将C++、JavaScript、PHP、C#等一众劲敌斩落马下。

当然，轩辕君向来是不提倡编程语言之间的竞争对比，每一门语言都有自己的优势和劣势，有自己应用的领域。
另一方面，TIOBE统计的数据也不能代表国内的实际情况，上面的例子只是侧面反映了Python这门语言如今的流行程度。

Java 还是 Python

说回咱们的需求上来，如今在不少的企业中，同时存在Python研发团队和Java研发团队，Python团队负责人工智能算法开发，而Java团队负责算法工程化，将算法能力通过工程化包装提供接口给更上层的应用使用。

可能大家要问了，为什么不直接用Java做AI开发呢？要弄两个团队。其实，现在包括TensorFlow在内的框架都逐渐开始支持Java平台，用Java做AI开发也不是不行（轩辕君的前同事就已经在这样做了），但限于历史原因，做AI开发的人本就不多，而这一些人绝大部分都是Python技术栈入坑，Python的AI开发生态已经建设的相对完善，所以造成了在很多公司中算法团队和工程化团队使用不同的语言。

现在该抛出本文的重要问题：Java工程化团队如何调用Python的算法能力？

答案基本上只有一个：Python通过Django/Flask等框架启动一个Web服务，Java中通过Restful API与之进行交互

上面的方式的确可以解决问题，但随之而来的就是性能问题。尤其是在用户量上升后，大量并发接口访问下，通过网络访问和Python的代码执行速度将成为拖累整个项目的瓶颈。

当然，不差钱的公司可以用硬件堆出性能，一个不行，那就多部署几个Python Web服务。

那除此之外，有没有更实惠的解决方案呢？这就是这篇文章要讨论的问题。

给Python加速

寻找方向

上面的性能瓶颈中，拖累执行速度的原因主要有两个：

• 通过网络访问，不如直接调用内部模块快
• Python是解释执行，快不起来

众所周知，Python是一门解释型脚本语言，一般来说，在执行速度上：

解释型语言 < 中间字节码语言 < 本地编译型语言

自然而然，我们要努力的方向也就有两个：

• 能否不通过网络访问，直接本地调用
• Python不要解释执行

结合上面的两个点，我们的目标也清晰起来：

将Python代码转换成Java可以直接本地调用的模块

对于Java来说，能够本地调用的有两种：

• Java代码包
• Native代码模块

其实我们通常所说的Python指的是CPython，也就是由C语言开发的解释器来解释执行。而除此之外，除了C语言，不少其他编程语言也能够按照Python的语言规范开发出虚拟机来解释执行Python脚本：

• CPython: C语言编写的解释器
• Jython: Java编写的解释器
• IronPython: .NET平台的解释器
• PyPy: Python自己编写的解释器（鸡生蛋，蛋生鸡)

Jython?

如果能够在JVM中直接执行Python脚本，与Java业务代码的交互自然是最简单不过。但随后的调研发现，这条路很快就被堵死了：

• 不支持Python3.0以上的语法
• python源码中若引用的第三方库包含C语言扩展，将无法提供支持，如numpy等

这条路行不通，那还有一条：把Python代码转换成Native代码块，Java通过JNI的接口形式调用。

Python -> Native代码

整体思路

先将Python源代码转换成C代码，之后用GCC编译C代码为二进制模块so/dll，接着进行一次Java Native接口封装，使用Jar打包命令转换成Jar包，然后Java便可以直接调用。

流程并不复杂，但要完整实现这个目标，有两个关键问题需要解决：

1.Python代码如何转换成C代码？

终于要轮到本文的主角登场了，将要用到的一个核心工具叫：Cython

请注意，这里的Cython和前面提到的CPython不是一回事。CPython狭义上是指C语言编写的Python解释器，是Windows、Linux下我们默认的Python脚本解释器。

而Cython是Python的一个第三方库，你可以通过pip install Cython进行安装。

官方介绍Cython是一个Python语言规范的超集，它可以将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，主要用于优化Python脚本性能或Python调用C函数库。

听上去有点复杂，也有点绕，不过没关系，get一个核心点即可：Cython能够把Python脚本转换成C代码

来看一个实验：

# FileName: test.py
def test_function():
 print("this is print from python script")

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