使用Python
一般资料
*Python*是一种高级解释型通用编程语言。 在本文中，我们将看看Python在*Engee*平台中的使用，即:
-
Python通过PyCall集成.jl套件-使用PyCall包在*Engee*脚本中编写Python代码;
-
使用交互式Engee脚本时的功能—学习使用*Engee*scripts的细节并安装必要的Python包;
-
在Engee环境中使用Python变量—在*Engee脚本中使用Python变量*;
-
在Engee中启动Python笔记本-通过将它们直接从外部开发环境传输到*Engee*来运行您自己的Python笔记本电脑;
-
Python神经网络及其与Engee模型的集成—使用基于Engee模型的Python库创建和训练神经网络。
在Engee中调用Python
Python通过PyCall集成.jl套件
|
PyCall。jl*是一个Julia包，允许您直接在Julia代码中从Python调用函数和对象。 它提供了Julia和Python之间的接口，并允许您导入Python模块，调用它们的函数，创建对象，并在Julia中使用它们编写代码。 有关Julia中支持的Python调用命令、文字和包的更多信息，请参阅文章 PyCall.jl。 *PyCall默认内置于Engee中，无需安装或导入。 |
*Engee*使用计算核心 Julia，但您可以使用以下方法在Engee脚本中编写Python代码（请参阅使用交互式Engee脚本时的功能）:
-
用字符串字面量`py"""包装Python代码。.."""'基于PyCall包。 该字面量将字符串作为Python程序代码执行，而不返回值并执行传递的代码。
-
用字符串字面值`py"包装Python代码。.."'基于PyCall。 该字面量将字符串作为参数，并将其作为Python表达式执行。
-
使用命令’pyimport`，'pyeval`，
pycall，@pycall，pybuiltin，@pywith，@pyinclude，`@pysym'，'@pydef'。
让我们用例子来看看这些方法。
您可以使用熟悉的Python语法在Julia中编写代码。 要做到这一点，用文字`py"""包装你的Python代码。.."""`和’py"。.."'，例如:
py""" # 转换为字面量
import numpy as np # 导入numpy包
"""
a = py"np.zeros(2)" # 转换为字面量，创建一个由两个元素组成的填充为零的一维数组对于pyimport命令，代码如下所示:
np = pyimport("numpy")
a = np.zeros(2)在这两个例子中，变量’a’将具有相同的值。 示例之间的区别在于，在pyimport命令的情况下，Julia中出现了一个可以直接访问的np对象。
| 在Julia中，像`import numpy as np`这样的Python命令在本机上不起作用，但是使用字符串字面量可以将Python代码直接插入Julia代码，前提是安装了PyCall包。 |
您还可以在Julia中使用其他Python调用命令。:
-
pyimport-将Python模块导入Julia，允许您在Julia代码中使用其函数和变量。
-
'pyeval—-在Julia上下文中执行Python字符串代码，返回执行结果。
-
'pycall'-从Julia调用带有指定参数的Python函数。
-
'@pycall’是一个宏，它提供了从Julia调用Python函数的方便语法。 它通常比`pycall`更常用，因为调用更简单。
-
'pybuiltin—-提供对内置Python函数的访问，如`print`，
len，`range`等。 -
`@pywith'—宏创建一个Python执行上下文，您可以在其中使用Julia中的Python代码块。
-
'@pyinclude’是一个宏，它在Julia中包含一个Python代码文件并执行它。
-
'@pysym’是一个宏，它将Julia符号名称转换为相应的Python对象。
-
'@pydef'—创建一个Python类，其方法在Julia中实现。
例如，'pybuiltin’命令:
pybuiltin("print")("Hello, world!")代码输出消息’你好，世界！`.
使用交互式Engee脚本时的功能
|
查看在Engee脚本中使用Python的示例*: |
| 您可以熟悉在*Engee*脚本中使用Python的示例。 这里。 |
交互式Engee脚本(与.ngscript扩展）是在Engee环境中处理代码的工具（有关更多信息，请参阅 脚本编辑器). 让我们来看看使用Python的交互式Engee脚本的特性:
-
*Engee*脚本可以直接在*Engee*本身中创建。 这是唯一支持的创建交互式脚本的格式。
-
在一个*Engee*脚本中添加软件包允许您在其他*Engee*脚本中使用它们，而无需重新安装。
-
Engee脚本支持魔术Python命令，例如`%run'。
using Pkg
Pkg.add("SciPy") # 将在Julia中安装SciPy包要删除软件包，请使用’rm’命令。 例如，'Pkg.rm("冥王星")'。 阅读更多 使用Julia软件包.
要找出在*Engee*脚本中安装了哪些软件包，请使用:
import Pkg
Pkg.status()让我们举个例子。 要做到这一点，安装SciPy包，并使用它来找到使用字符串字面量`py"""`方程的根:
py"""
from scipy.optimize import root_scalar
def func(x):
return x**2 - 4
result = root_scalar(func, method='brentq', bracket=[0, 2])
print("结果（方程的根）:", result.root)
"""让我们更详细地分析代码:
-
在西皮的队伍里。优化import root_scalar`，函数’root_scalar`是从模块’scipy导入的。优化`。 该函数旨在以数值方式找到一个变量的方程根。
-
在`def func(x):'行中定义了func函数，正在搜索其根。 使用方程的’返回’值 函数返回func，'x’是一个变量。
-
在字符串’result=root_scalar(func,method='brentq',bracket=[0,2])
中，函数’root_scalar’用于查找func函数指定的方程的根。 'Brentq"方法表示我们要具体使用Brent方法。 使用参数’bracket=[0,2]，我们设置搜索方程根的间隔（在我们的例子中，从`0`到`2`）。 -
行’print("Result(root of equation):",result.根）'显示方程的找到的根。 '结果。root’包含’root_scalar’函数找到的根值。
结果，我们找到方程的根 在帮助下 布伦特的方法从SciPy包。 将得到方程根的值:
结果（方程的根）：2.0同样，您可以使用其他Python包，如NumPy，Matplotlib，Pandas等。，但请记住，您不能在*Engee*中创建不同的Python环境并在它们之间切换。
| 要安装的软件包数量的唯一限制是在*Engee*中为当前会话分配的RAM内存。 阅读更多关于可用内存的信息 启动工程师会议. |
在Engee环境中使用Python变量
在Python笔记本（参见在Engee中启动Python笔记本）或使用Python调用的*Engee*脚本中创建的变量将具有PyObject类型。 变量的这种类型是由于Python中的数据类型与Julia不等，并且Python变量被分配自己的唯一类型来保存数据。
您可以通过直接调用方法将Python模块中的变量导入Julia变量。 例如:
math = pyimport("math")
math.sin(math.pi / 4)结果，我们得到值：`0.7071067811865475'。
在这段代码中，使用PyCall包在Julia中使用命令`math=pyimport("math")`。 它允许您从标准Python包中导入`math`模块，并将其保存在`math`变量中，以便将来在Julia代码中使用。:
PyObject类型的变量不能导出到。垫格式,但他们可以在.jld2（有关更多信息，请参阅 导入和导出变量:
| Python变量无法使用内置的*Engee*工具进行清理，但可以复盖它们。 删除变量需要会话重新启动。 |
如果需要，PyObject变量可以在Engee脚本中进一步使用，但请记住，Python数据类型与Julia不同。 如果需要类型转换，我们建议您显式指定类型。:
var_jl = py"int(var_py)" # var_py是PyObject类型的变量。
println(var_jl)其中’var_jl’是Julia变量。 转换后，变量’var_py’保留在PyObject类型中，因此我们从PyObject类型的旧`var_py`在Julia中创建了一个新变量`var_jl`。
您可以使用PyObject类型变量在*Engee*脚本中工作，而无需显式设置它们。 例如，我们有一个PyObject类型的变量`deg'。 我们可以通过`println(deg)命令访问它，例如，添加'10:
println(deg + 10)
# 我们得到PyObject11。变量保留了它的PyObject类型，我们已经成功地执行了数学运算。
在Engee中启动Python笔记本
你可以下载你的Python笔记本（Jupyter笔记本）到*Engee*并运行它 脚本编辑器。 让我们来看看使用Python笔记本电脑的功能:
-
Python笔记本可以直接在*Engee*中使用 脚本编辑器
Engee。 为此，请打开编辑器，单击*+*，然后*创建脚本*并选择格式。ipynb:
→ 
-
安装在*Engee*脚本中的软件包不能导入到Python笔记本中。 必须为每台新的Python笔记本电脑重新安装必要的软件包。
-
从Python笔记本到*Engee*，您无法访问Julia的魔术命令或两个用户输入函数’input`)`和’getpass()'。
-
Python笔记本电脑不支持代码延迟（例如，通过`sleep`功能），并立即输出代码执行的结果。
-
不能使用Python脚本（.py扩展名）。
-
不能使用conda包管理工具，只能使用pip。
要在Python笔记本电脑中安装软件包，请使用魔术命令`！皮普`:
!pip install scipy| 魔术命令（魔术命令）-各种软件开发工具中的特殊命令。 这些命令旨在执行在交互式编程和数据分析中有用的其他操作。 |
如有必要，请从WHL文件安装软件包。:
!pip install path/to/file.whlWHL*是打包和分发Python包的存档格式。 要安装WHL文件，首先将其传输到 文件浏览器 *Engee。 WHL文件包含预编译的二进制包文件，这使得安装和管理项目依赖关系变得更加容易。 您可以在相应Python包的官方网站上找到WHL格式文件。
要找出Python笔记本中安装了哪些软件包，请使用:
!pip list| 查看 示例使用。ipynb in*Engee*: |
导入自定义模块
为了将模块导入到Python笔记本中，您需要确保将它们的路径添加到"sys"中。径’变量。 默认情况下，此变量包含标准库、已安装包和Python解释器的当前工作目录的路径，而不是脚本所在的目录。 要查找当前目录，您可以使用`os。getcwd()'函数。 如有必要，可以使用"os"更改当前目录。chdir("路径")'。 如果模块位于另一个目录中，则必须将其路径添加到sys。手动路径。 这可以使用命令来完成:
import sys
sys.path.append('/path/to/your/module')将路径添加到’sys后。路径`，可以导入模块并使用其功能和数据。 如果您尝试从尚未添加到sys的目录导入模块。路径，会出现错误’ModuleNotFoundError'。
Python神经网络及其与Engee模型的集成
|
查看使用scikit-learn库训练神经网络并从模型生成训练数据的示例: |
为了使用Python处理神经网络，Engee在Julia中使用PyCall包和Python调用命令。 例如，对于库 scikit-学习:
# 在Julia中安装sklearn库
using Pkg
Pkg.add("ScikitLearn")
# 从Python导入必要的模块到Julia
@pyimport sklearn.datasets as datasets
@pyimport sklearn.neural_network as nn
@pyimport numpy as np要了解使用PyCall在*Engee*中进行神经网络训练的另一个例子，请转到 链接。