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news 2025/7/5 12:43:59
网站开发工程师的要求,百度问一问付费咨询,在线教育oem平台,宜宾做网站的公司前言 在一些特殊场景中，我们可能需要使用java或者其他任意语言调用python脚本或sdk等。本文的需求衍生也不例外于此，python端有sdk，但只能在python中调用，于是就有了本文章。 常见的调用方式如jython、python提供http rest接口、…

前言

在一些特殊场景中，我们可能需要使用java或者其他任意语言调用python脚本或sdk等。本文的需求衍生也不例外于此，python端有sdk，但只能在python中调用，于是就有了本文章。
常见的调用方式如jython、python提供http rest接口、python提供rpc实现、java通过jni调用转换成c的python。每种调用方式都有优缺点，我们更期待一种简单、快速、功能更自由、低侵入、方便维护的方式来实现。
快速调研了一下现有的各种实现方式，最后决定采用grpc调用，好处就是代码不多，协议定义简单方便，两端协调好就可以了，非常适合对sdk、算法、脚本、服务的调用，缺点就是更改协议后，两边要重新生成代码来保持同步，不过在有现成插件的情况下，这能很方便的控制，话不多说，下面贴出详细做法。

一、定义proto文件

创建一个文件名为script.proto，稍后需要在java端和python端引入

//@ 1 使用proto3语法
syntax = "proto3";
//@ 2 生成多个类（一个类便于管理）
option java_multiple_files = false;
//@ 3 定义调用时的java包名
option java_package= "com.kamjin.javacallpython.grpc.demo.proto";
//@ 4 生成外部类名
option java_outer_classname = "ScriptProto";
//@ 6. proto包名称（逻辑包名称）
package script;import "google/protobuf/struct.proto";//@ 7 定义一个服务来描述要生成的API接口，类似于Java的业务逻辑接口类
service ScriptService{//定义执行方法，方法名称和参数和返回值都是大驼峰//Note: 这里是 returns,不是 returnrpc Execute (ScriptRequest) returns (ScriptResponse) {}
}//@ 8 定义请求数据结构
//字符串数据类型
//等号后面的数字即索引值（表示参数顺序，以防止参数传递顺序混乱），服务启动后无法更改
//不能使用19000-1999保留数字
message ScriptRequest{string content = 1;google.protobuf.ListValue extract_params = 2;
}
//@ 9 定义响应数据结构
message ScriptResponse{string result = 1;
}

二、java/kotlin端

个人习惯使用kotlin+gradle，此处使用该组合演示，java+maven也可以，主要是gradle配置部分区别较大，有需求可以评论区留言

0.创建服务

创建一个springboot项目，版本为2.x，为了方便起见，需要是web服务，端口默认就可以

1.安装protobuf插件

在IDEA插件市场搜索protobuf下载安装，注意作者是HIGAN，不要装错了，如图
在这里插入图片描述

2.依赖和其他配置

配置模块的build.gradle.kts文件，
新增依赖和plugin如下：

plugins {//protobuf pluginid("com.google.protobuf") version "0.9.4"...
}dependencies {//grpc clientimplementation("net.devh:grpc-client-spring-boot-starter:2.15.0.RELEASE")implementation("io.grpc:grpc-stub:1.15.1")implementation("io.grpc:grpc-protobuf:1.15.1")...
}

protobuf配置和task配置如下：

import com.google.protobuf.gradle.*
import org.gradle.kotlin.dsl.proto//https://github.com/google/protobuf-gradle-plugin
sourceSets {main {proto {srcDir("src/main/proto")include("**/*.proto")}}test {proto {srcDir("src/test/proto")}}
}
protobuf {protoc {// The artifact spec for the Protobuf Compilerartifact = "com.google.protobuf:protoc:3.17.3"}plugins {// Optional: an artifact spec for a protoc plugin, with "grpc" as// the identifier, which can be referred to in the "plugins"// container of the "generateProtoTasks" closure.id("grpc") {artifact = "io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.40.0"}}generateProtoTasks {ofSourceSet("main").forEach {it.plugins {// Apply the "grpc" plugin whose spec is defined above, without// options. Note the braces cannot be omitted, otherwise the// plugin will not be added. This is because of the implicit way// NamedDomainObjectContainer binds the methods.id("grpc")}}}
}//配置提示proto文件重复的处理策略
tasks.withType<ProcessResources> {duplicatesStrategy = DuplicatesStrategy.INCLUDE
}

配置完成后点一下gradle的刷新按钮reload all gradle projects，此时会下载相关依赖

3.生成代码

在模块的src/main目录下新建名为proto文件夹，将定义好的script.proto文件放入该目录，运行gradle task,如图所示:
在这里插入图片描述
运行该task后将会生成可以调用的proto服务代码，将在文件夹build/generated/source/proto/main可以找到生成的代码，一般无需改动该代码，我们需要使用时直接调用引入即可。

4.服务配置

在模块配置文件application.yaml中配置如下：

grpc:client:scriptServiceGrpc:address: 'static://127.0.0.1:50051'negotiationType: plaintext
  • scriptServiceGrpc是我们在代码里需要声明的grpc server名称，可以任意自定义和在grpc.client下定义多个这样的条目
  • address指定grpc server端的地址+端口，在当前文章中对应的就是python项目中的grpc服务URL地址

关于配置项的更多详情可以查看这里。

5.编写grpc client代码

首先编写一个controller用于调试代码

package com.kamjin.javacallpython.grpc.demo.controller.testimport com.kamjin.javacallpython.grpc.demo.handle.*
import com.kamjin.common.ext.*
import org.springframework.beans.factory.annotation.*
import org.springframework.web.bind.annotation.*/*** <p>** </p>** @author kam* @since 2024/01/08*/
@RequestMapping("/test/proto/")
@RestController
class ProtoTestController {@Autowiredlateinit var grpcScriptExecuter: GrpcScriptExecuter@PostMapping("script")fun script(@RequestBody request: MutableMap<String, Any?>): String? {val contentBase64 = request["content_base64"] as String? ?: return ""return this.grpcScriptExecuter.exec(ScriptContent(content = contentBase64.base64Decode(),extractParams = request["extract_params"] as List<String>? ?: mutableListOf())).result}
}

执行脚本的GrpcScriptExecuter，内容如下：

package com.kamjin.javacallpython.grpc.demo.handleimport com.google.protobuf.*
import com.kamjin.javacallpython.grpc.demo.proto.*
import net.devh.boot.grpc.client.inject.*
import org.springframework.stereotype.*/*** <p>** </p>** @author kam* @since 2024/01/08*/
interface ScriptExecute {fun exec(content: ScriptContent): ScriptExecResult
}data class ScriptContent(val content: String,val extractParams: List<String> = mutableListOf()
)data class ScriptExecResult(val result: String? = null)@Component
class GrpcScriptExecuter : ScriptExecute {@GrpcClient("scriptServiceGrpc")private lateinit var scriptStub: ScriptServiceGrpc.ScriptServiceBlockingStuboverride fun exec(content: ScriptContent): ScriptExecResult {val c = content.contentif (c.isBlank()) return ScriptExecResult()val extractParams = content.extractParamsval r = ScriptProto.ScriptRequest.newBuilder().setContent(c).apply {if (extractParams.isNotEmpty()) {this.extractParams = ListValue.newBuilder().apply {for (ep in extractParams) {this.addValues(Value.newBuilder().setStringValue(ep).build())}}.build()}}.build()try {return ScriptExecResult(scriptStub.execute(r).result)} catch (e: io.grpc.StatusRuntimeException) {throw RuntimeException("script exec error,msg: ${e.message}", e)}}}
  • @GrpcClient("scriptServiceGrpc")的值对应的则是上一步中在appliation.yaml中配置的值
  • 当前文件做了两件事:
    1.定义一个ScriptExecute的interface和请求/响应的data class
    2.实现了GrpcScriptExecuter，用于通过调用grpc server端执行脚本内容

这样就完成了java端grpc client的创建。

三、python端

0.安装protobuf插件

同样需要安装protobuf插件，上文已经描述过了（idea plugin）不再赘述

1.创建项目

创建一个python venv项目，在模块中创建一个新的文件夹：proto_test

2.复制proto文件

把之前定义的script.proto文件复制到其中，要求和java服务端放入的文件保持一致，不用做任何改动。

3.生成代码

转到控制台，使用pip安装需要的依赖

pip install grpcio
pip install grpcio-tools googleapis-common-protos

然后进入proto_test目录，生成相应的grpc代码

python -m grpc_tools.protoc -I . --python_out=. --grpc_python_out=. script.proto

此时会在proto_test目录下生成文件：script_pb2_grpc.py、script_pb2.py，后面会用到。

4.编写grpc server代码

创建文件：script_server.py，内容如下：

import jsonimport grpc
import script_pb2
import script_pb2_grpc
from concurrent import futures
import time_ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24# service impl
class ScriptServicer(script_pb2_grpc.ScriptServiceServicer):def Execute(self, request, context):s = request.contentresult = {}print("content: %s" % s)exec(s, result)# 根据传入的参数提取值data = {}for p in request.extract_params:data[p] = result.get(p, None)return script_pb2.ScriptResponse(result=json.dumps(data))def serve():server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))script_pb2_grpc.add_ScriptServiceServicer_to_server(ScriptServicer(), server)server.add_insecure_port('[::]:50051')server.start()try:while True:time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS)except KeyboardInterrupt:server.stop(0)if __name__ == '__main__':serve()

这样就完成了python端grpc server的创建。

四、验证

1.启动java服务：通过IDEA运行WEB服务
2.启动python服务：python script_server.py
3.使用postman或者IDEA httpclient调用接口，这里使用IDEA的http client
定义文件javacallpython-grpc.http：

POST http://localhost:8080/test/proto/script
Content-Type: application/json{"content_base64": "aW1wb3J0IG1hdGgKZGVmIGZ1biAobik6CiAgICBkYXRhID0gbgogICAgZGF0YSA9IGRhdGEgKiBtYXRoLnBpCiAgICByZXR1cm4gZGF0YQpyID0gZnVuKDEwKQ==","extract_params": ["r"]
}

运行该调用，这将会调用刚刚启动的web服务（端口为8080默认）接口：/test/proto/script

  • 此处传的content_base64是因为json中不支持’‘’‘’'标注的字符串，也就没法满足python的缩进要求，故将脚本内容转为base64传入，实际脚本内容为：
import math
def fun (n):data = ndata = data * math.pireturn data
r = fun(10)

转为base64后：

aW1wb3J0IG1hdGgKZGVmIGZ1biAobik6CiAgICBkYXRhID0gbgogICAgZGF0YSA9IGRhdGEgKiBtYXRoLnBpCiAgICByZXR1cm4gZGF0YQpyID0gZnVuKDEwKQ==
  • extract_params是表明我们需要提取脚本中变量名称为r的内容的值作为脚本执行结果返回。

python端控制台打印：
在这里插入图片描述

http client执行结果：

在这里插入图片描述

这表明带import的脚本执行成功，并正确返回了我们想要提取的值

参考文章

1.拥抱云原生，Java与Python基于gRPC通信
2.base64和字符串互转
3.Import Lib not working with exec function?
4.yidongnan/grpc-spring-boot-starter
5.google/protobuf-gradle-plugin

结语

本文实现了通过grpc在java端传入脚本内容，在python端执行的脚本的实现方法，性能状况未测试，后续如果有时间会对其进行使用验证，如果发现问题，可以做相关改进，会在本文进行更新，本文的实现对实际项目中的使用具有一定的参考价值。
后面会继续更新分享更多相关内容，请多多关注~

最后，各位看众可以思考一下：

为什么以上做法可以成功执行带import的脚本？

http://www.tj-hxxt.cn/news/3717.html

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