在Python3.2中调用Python2.7模块

我有一个用Python 3.2开发的GUI程序，用于提取各种地理空间数据产品。我需要调用我在Python2.7中开发的模块

我正在寻找一种能够使用Python 3.2程序内部的Python 2.7解释器调用Python 2.7代码的方法。我无法将2.7移植到Python3.2，因为它使用的是与ESRI ArcMap一起安装的Python版本，并且依赖于Python3不可用的arcpy模块。我现在唯一的想法是使用subprocess将模块作为批处理过程调用，但是这有点混乱，我更希望这两个程序有一些关系

---

提前感谢。

尝试使用

子流程。检查输出（['C:\\python27\\python.exe'，'yourModule.py']）

如果要调用27文件中的特定函数，可以使用更多系统参数。这个电话看起来像：

subprocess.check_output(['C:\\python27\\python.exe', 'yourModule.py', 'funcName'])

在27文件中，您可以添加：

import sys
if __name__=='__main__':
    if 'funcName' in sys.argv:
        funcName()
     else:
        #... execute normally

---

您可以将Python2.7进程生成为一个服务器，处理运行在3.2上的GUI发出的RPC请求。这将通过网络、本地管道、共享内存、系统消息总线或许多其他方式工作。您只需要将库的API转换为某种序列化消息

假设您的库有一个函数：（超级简化示例）

您可以将其封装在某个服务器中，比如说a，它可以：

@app.route("/add", methods=["POST"])
def handle_add():
    data = request.get_json()
    ret = your_lib.add(data['a'], data['b'])
    return jsonify(ret)

在客户端，使用如下方式发送和解压缩值

您甚至可以通过使用与库本身名称相同的方法实现一个转换器模块，并将您的\u http\u包装器作为\u库名称导入

，使其相当透明

现在的诀窍是确保所有参数都可以序列化，并且可以在每次调用的合理时间内发送所有参数/返回值。此外，您将无法更改传递给包装器的变量的内容，因为服务器将只修改本地副本（除非您也实现了序列化所有这些修改）
有些晚，但万一有人在这个线程上绊倒：

我已经编写了一个脚本，它在其他python解释器中透明地运行程序的一部分。基本上，它提供装饰器和基类，用与其他解释器接口的代理替换函数和对象

它旨在实现兼容性，例如仅在
python3
中运行
python2
代码，或从
pypypy
访问C模块

在下面的示例中，通过使用
pypypy
循环运行的速度是使用普通
python
循环运行速度的4倍

#!/usr/local/bin/python
from cpy2py import TwinMaster, twinfunction
import sys
import time
import math


# loops in PyPy
@twinfunction('pypy')
def prime_sieve(max_val):
    start_time = time.time()
    primes = [1] * 2 + [0] * (max_val - 1)
    for value, factors in enumerate(primes):
        if factors == 0:
            for multiple in xrange(value*value, max_val + 1, value):
                primes[multiple] += 1
    return {'xy': [
        [primes[idx] == 0 for idx in range(minidx, minidx + int(math.sqrt(max_val)))]
        for minidx in range(0, max_val, int(math.sqrt(max_val)))
        ], 'info': '%s in %.1fs' % (sys.executable, time.time() - start_time)}


# matplotlib in CPython
@twinfunction('python')
def draw(xy, info='<None>'):
    from matplotlib import pyplot
    pyplot.copper()
    pyplot.matshow(xy)
    pyplot.xlabel(info, color="red")
    pyplot.show()

if __name__ == '__main__':
    twins = [TwinMaster('python'), TwinMaster('pypy')]
    for twin in twins:
        twin.start()
    data = prime_sieve(int(1E6))
    draw(**data)

#/usr/local/bin/python
从cpy2py导入TwinMaster，twinfunction
导入系统
导入时间
输入数学
#PyPy中的循环
@twinfunction（'pypy'）
def基本筛（最大值）：
开始时间=time.time（）
素数=[1]*2+[0]*（最大值-1）
对于值，枚举中的因子（素数）：
如果系数==0：
对于X范围内的倍数（值*值，最大值+1，值）：
素数[多重]+=1
返回{'xy'：[
[primes[idx]==0表示范围内的idx（minidx，minidx+int（math.sqrt（max_val））]
对于范围（0，max_val，int（math.sqrt（max_val））内的minidx
]，“信息”：%.1fs%%中的“%s”（sys.executable，time.time（）-start\u time）}
#CPython中的matplotlib
@twinfunction（'python'）
def绘图（xy，信息=“”）：
从matplotlib导入pyplot
pyplot.copper（）
pyplot.matshow（xy）
pyplot.xlabel（信息，color=“红色”）
pyplot.show（）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
twins=[TwinMaster（'python'），TwinMaster（'pypy'）]
对于双胞胎中的双胞胎：
twin.start（）
数据=基本筛（int（1E6））
绘图（**数据）
您知道我可以用参数调用此python文件的特定函数吗？虽然我最初从未打算使用subprocess，但它确实按预期完成了工作，谢谢：）不过使用它看起来非常有用，谢谢！
#!/usr/local/bin/python
from cpy2py import TwinMaster, twinfunction
import sys
import time
import math


# loops in PyPy
@twinfunction('pypy')
def prime_sieve(max_val):
    start_time = time.time()
    primes = [1] * 2 + [0] * (max_val - 1)
    for value, factors in enumerate(primes):
        if factors == 0:
            for multiple in xrange(value*value, max_val + 1, value):
                primes[multiple] += 1
    return {'xy': [
        [primes[idx] == 0 for idx in range(minidx, minidx + int(math.sqrt(max_val)))]
        for minidx in range(0, max_val, int(math.sqrt(max_val)))
        ], 'info': '%s in %.1fs' % (sys.executable, time.time() - start_time)}


# matplotlib in CPython
@twinfunction('python')
def draw(xy, info='<None>'):
    from matplotlib import pyplot
    pyplot.copper()
    pyplot.matshow(xy)
    pyplot.xlabel(info, color="red")
    pyplot.show()

if __name__ == '__main__':
    twins = [TwinMaster('python'), TwinMaster('pypy')]
    for twin in twins:
        twin.start()
    data = prime_sieve(int(1E6))
    draw(**data)