结合node.js和Python

js非常适合我们的web项目，但是很少有我们更喜欢Python的计算任务。我们也已经为它们编写了Python代码。

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我们非常关注速度，如何以异步非阻塞方式从node.js调用Python“worker”最优雅的方式是什么？

如果您安排将Python worker放在单独的进程中（长时间运行的服务器类型进程或按需生成的子进程），在node.js端，您与它的通信将是异步的。UNIX/TCP套接字和stdin/out/err通信在节点中本质上是异步的。

对于node.js和Python服务器之间的通信，如果两个进程运行在同一台服务器上，我将使用UNIX套接字，否则使用TCP/IP套接字。对于封送协议，我将使用JSON或。如果线程Python显示为瓶颈，请考虑使用 提供与do node.js相同的事件驱动并发性

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如果你觉得有冒险精神，学习（，）你将获得与Java、JavaScript（包括node.js）、CLR和Python上的现有代码运行和互操作相同的语言。通过简单地使用clojure数据结构，您就可以获得极好的编组协议。

我建议使用一些工作队列，例如使用优秀的，这将为您提供一种很好的方法来调度后台作业，并在处理完作业后异步获得结果

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Digg（以及其他许多公司）大量使用的这种方法的优点是，它提供了一种强大、可扩展和健壮的方法，使任何语言的员工能够用任何语言与客户交谈。

我已经在使用中取得了很多成功。Thoonk利用Redis（内存键值存储）为您提供用于通信的提要（思考发布/订阅）、队列和作业模式

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为什么这比unix套接字或直接tcp套接字更好？总体性能可能会降低一些，但是Thoonk提供了一个非常简单的API，简化了手动处理套接字的过程。THOONK也有助于实现一个分布式计算模型，这使得您可以扩展Python的工作人员来提高性能，这是非常微不足道的，因为您只需将Python工作人员的新实例旋转并连接到同一个ReDIS服务器。

< P>我也会考虑Apache节省/

它可以在多种编程语言之间架起桥梁，效率很高，并且支持异步或同步调用。请参见此处的全部功能

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多语言对将来的计划可能有用，例如，如果以后你想在C++中完成部分计算任务，那么很容易使用节约来把它添加到混合中。

< P>这听起来是一个不错的例子。它是一个消息传递框架，类似于使用TCP或Unix套接字，但更健壮（）

有一个库使用zeroMQ提供一个运行良好的RPC框架。它被称为zeroRPC（）。这是你好世界

Python“Hello x”服务器：

以及node.js客户端：

var zerorpc = require("zerorpc");

var client = new zerorpc.Client();
client.connect("tcp://127.0.0.1:4242");
//calls the method on the python object
client.invoke("hello", "World", function(error, reply, streaming) {
    if(error){
        console.log("ERROR: ", error);
    }
    console.log(reply);
});

反之亦然，node.js服务器：

var zerorpc = require("zerorpc");

var server = new zerorpc.Server({
    hello: function(name, reply) {
        reply(null, "Hello, " + name, false);
    }
});

server.bind("tcp://0.0.0.0:4242");

还有python客户端

import zerorpc, sys

c = zerorpc.Client()
c.connect("tcp://127.0.0.1:4242")
name = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "dude"
print c.hello(name)

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2019年更新

有几种方法可以实现这一点，下面是按复杂性的增加顺序列出的列表

pythonshell，您将向Python控制台写入流，然后 我会给你回信的

Redis酒吧，你可以有一个频道 在节点js publisher推送数据时侦听Python

Websocket连接，其中节点充当客户端，Python充当 作为服务器，反之亦然

与Express/Flask/Tornado等单独工作的API连接，API端点暴露给另一方查询

方法1 Python Shell最简单的方法

source.js文件

const ps = require('python-shell')
// very important to add -u option since our python script runs infinitely
var options = {
    pythonPath: '/Users/zup/.local/share/virtualenvs/python_shell_test-TJN5lQez/bin/python',
    pythonOptions: ['-u'], // get print results in real-time
    // make sure you use an absolute path for scriptPath
    scriptPath: "./subscriber/",
    // args: ['value1', 'value2', 'value3'],
    mode: 'json'
};

const shell = new ps.PythonShell("destination.py", options);

function generateArray() {
    const list = []
    for (let i = 0; i < 1000; i++) {
        list.push(Math.random() * 1000)
    }
    return list
}

setInterval(() => {
    shell.send(generateArray())
}, 1000);

shell.on("message", message => {
    console.log(message);
})

import datetime
import sys
import time
import numpy
import talib
import timeit
import json
import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

size = 1000
p = 100
o = numpy.random.random(size)
h = numpy.random.random(size)
l = numpy.random.random(size)
c = numpy.random.random(size)
v = numpy.random.random(size)

def get_indicators(values):
    # Return the RSI of the values sent from node.js
    numpy_values = numpy.array(values, dtype=numpy.double) 
    return talib.func.RSI(numpy_values, 14)

for line in sys.stdin:
    l = json.loads(line)
    print(get_indicators(l))
    # Without this step the output may not be immediately available in node
    sys.stdout.flush()

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注意事项：创建一个名为subscriber的文件夹，该文件夹与source.js文件处于同一级别，并将destination.py放入其中。别忘了更改您的VirtualEnvironment

您知道这样的东西是否能在Heroku上工作吗？Heroku有一个短暂的文件系统。您好，您能和我们分享一下您选择了什么以及它是如何为您工作的吗？Python中有一些我们都喜欢使用的库，同时保留了性能和非阻塞选项。感谢您简单地生成/分叉一个进程并通过系统IO进行通信，如下面的建议：？有一个名为PyNode的新桥接库，允许您调用Python并返回JS类型。这里演示了zerorpc在有多个客户端会话的情况下可以处理多个状态吗？很好的答案、示例、丰富的解释以及我在寻找什么。泰+1如果您是像我一样的新手，请按照此处提到的方式安装依赖项-非常感谢！你好，世界演示！下面使用Rabbitmq的另一个类似解决方案。

import datetime
import sys
import time
import numpy
import talib
import timeit
import json
import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

size = 1000
p = 100
o = numpy.random.random(size)
h = numpy.random.random(size)
l = numpy.random.random(size)
c = numpy.random.random(size)
v = numpy.random.random(size)

def get_indicators(values):
    # Return the RSI of the values sent from node.js
    numpy_values = numpy.array(values, dtype=numpy.double) 
    return talib.func.RSI(numpy_values, 14)

for line in sys.stdin:
    l = json.loads(line)
    print(get_indicators(l))
    # Without this step the output may not be immediately available in node
    sys.stdout.flush()