Python與Javascript相互呼叫超詳細講解（2022年1月最新）（一）基本原理 Part 1 - 通過子程式和程式間通訊（IPC）

首先要明白的是，javascript和python都是解釋型語言，它們的執行是需要具體的runtime的。

• Python： 我們最常安裝的Python其實是cpython，就是基於C來執行的。除此之外還有像pypy這樣的自己寫了直譯器的，transcrypt這種轉成js之後再利用js的runtime的。基本上，不使用cpython作為python的runtime的最大問題就是通過pypi安裝的那些外來包，甚至有一些cpython自己的原生包（像collections這種）都用不了。
• JavaScript： 常見的執行引擎有google的V8，Mozilla的SpiderMonkey等等，這些引擎會把JavaScript程式碼轉換成機器碼執行。基於這些基礎的執行引擎，我們可以開發支援JS的瀏覽器（比如Chrome的JS執行引擎就是V8）；也可以開發功能更多的JS執行環境，比如Node.js，相當於我們不需要一個瀏覽器，也可以跑JS程式碼。有了Node.js，JS包管理也變得方便許多，如果我們想把開發好的Node.js包再給瀏覽器用，就需要把基於Node.js的原始碼編譯成瀏覽器支援的JS程式碼。

在本文敘述中，假定：

• 主語言： 最終的主程式所用的語言
• 副語言： 不是主語言的另一種語言

例如，python呼叫js，python就是主語言，js是副語言

TL; DR

適用於：

1. python和javascript的runtime（基本特指cpython[不是cython！]和Node.js）都裝好了
2. 副語言用了一些複雜的包（例如python用了numpy、javascript用了一點Node.js的C++擴充套件等）
3. 對執行效率有要求的話:
   • python與javascript之間的互動不能太多，傳遞的物件不要太大、太複雜，最好都是可序列化的物件
   • javascript佔的比重不過小。否則，python調js的話，啟動Node.js子程式比實際跑程式還慢；js調python的話，因為js跑得快，要花很多時間在等python上。
4. 因為IPC大概率會用執行緒同步輸入輸出，主語言少整啥多程式多、執行緒之類的併發程式設計

有庫！有庫！有庫！

python調javascript

• JSPyBridge： pip install javascript
  • 優點：
    1. 作者還在維護，回issue和更新蠻快的。
    2. 支援比較新的python和node版本，安裝簡單
    3. 基本支援互呼叫，包括繫結或者傳回撥函式之類的。
  • 缺點：沒有合理的銷燬機制，import javascript即視作連線JS端，會初始化所有要用的執行緒多執行緒。如果python主程式想重啟對JS的連線，或者主程式用了多程式，想在每個程式都連線一次JS，都很難做到，會容易出錯。
• PyExecJS：pip install PyExecJS，比較老的技術文章都推的這個包
  • 優點： 支援除了Node.js以外的runtime，例如PhantomJS之類的
  • 缺點： End of Life，作者停止維護了

javascript調python

（因為與我的專案需求不太符合，所以瞭解不太多）

• JSPyBridge： npm i pythonia
• node-python-bridge: npm install python-bridge
• python-shell：npm install python-shell

原理

首先，該方法的前提是兩種語言都要有安裝好的runtime，且能通過命令列呼叫runtime執行檔案或一串字元指令碼。例如，裝好cpython後我們可以通過python a.py來執行python程式，裝好Node.js之後我們可以通過node a.js或者node -e "some script"等來執行JS程式。

當然，最簡單的情況下，如果我們只需要呼叫一次副語言，也沒有啥互動（或者最多隻有一次互動），那直接找個方法呼叫CLI就OK了。把給副語言的輸入用stdin或者命令列引數傳遞，讀取命令的輸出當作副語言的輸出。
例如，python可以用subprocess.Popen，subprocess.call，subprocess.check_output或者os.system之類的，Node.js可以用child_process裡的方法，exec或者fork之類的。需要注意的是，如果需要引用其他包，Node.js需要注意在node_modules所在的目錄下執行指令，python需要注意設定好PYTHONPATH環境變數。

# Need to set the working directory to the directory where `node_modules` resides if necessary
>>> import subprocess
>>> a, b = 1, 2
>>> print(subprocess.check_output(["node", "-e", f"console.log({a}+{b})"]))
b'3\n'
>>> print(subprocess.check_output(["node", "-e", f"console.log({a}+{b})"]).decode('utf-8'))
3

// Need to set PYTHONPATH in advance if necessary
const a = 1;
const b = 2;
const { execSync } = require("child_process");
console.log(execSync(`python -c "print(${a}+${b})"`));
//<Buffer 33 0a>
console.log(execSync(`python -c "print(${a}+${b})"`).toString());
//3
//

如果有複雜的互動，要傳遞複雜的物件，有的倒還可以序列化，有的根本不能序列化，咋辦？
這基本要利用程式間通訊（IPC），通常情況下是用管道（Pipe）。在stdin，stdout和stderr三者之中至少挑一個建立管道。
假設我用stdin從python向js傳資料，用stderr接收資料，模式大約會是這樣的：
（以下虛擬碼僅為示意，沒有嚴格測試過，實際使用建議直接用庫）

1. 新建一個副語言（假設為JS）檔案python-bridge.js：該檔案不斷讀取stdin並根據發來的資訊不同，進行不同處理；同時如果需要列印資訊或者傳遞object給主語言，將它們適當序列化後寫入stdout或者stderr。

   process.stdin.on('data', data => {
       data.split('\n').forEach(line => {
           // Deal with each line
           // write message
           process.stdout.write(message + "\n");
           // deliver object, "$j2p" can be any prefix predefined and agreed upon with the Python side
           // just to tell python side that this is an object needs parsing
           process.stderr.write("$j2p sendObj "+JSON.stringify(obj)+"\n);
       });
   }
   process.on('exit', () => {
       console.debug('** Node exiting');
   });
   

2. 在python中，用Popen非同步開啟一個子程式，並將子程式的之中的至少一個，用管道連線。大概類似於:

   cmd = ["node", "--trace-uncaught", f"{os.path.dirname(__file__)}/python-bridge.js"]
   kwargs = dict(
       stdin=subprocess.PIPE,
       stdout=sys.stdout,
       stderr=subprocess.PIPE,
   )
   if os.name == 'nt':
       kwargs['creationflags'] = subprocess.CREATE_NO_WINDOW
   subproc = subprocess.Popen(cmd, **kwargs)
   

3. 在需要呼叫JS，或者需要給JS傳遞資料的時候，往subproc寫入序列化好的資訊，寫入後需要flush，不然可能會先寫入緩衝區：

   subproc.stdin.write(f"$p2j call funcName {json.dumps([arg1, arg2])}".encode())
   subproc.stdin.flush() # write immediately, not writing to the buffer of the stream
   

4. 對管道化的stdout/stderr，新建一個執行緒，專門負責讀取傳來的資料並進行處理。是物件的重新轉換成物件，是普通訊息的直接列印回主程式的stderr或者stdout。

   def read_stderr():
       while subproc.poll() is None:
           # when the subprocess is still alive, keep reading
           line = self.subproc.stderr.readline().decode('utf-8')
           if line.startswith('$j2p'):
               # receive special information
               _, cmd, line = line.split(' ', maxsplit=2)
               if cmd == 'sendObj':
                   # For example, received an object
                   obj = json.loads(line)
           else:
               # otherwise, write to stderr as it is
               sys.stderr.write(line)
   
   stderr_thread = threading.Thread(target=read_stderr, args=(), daemon=True)
   stderr_thread.start()
   

   這裡由於我們的stdout沒有建立管道，所以node那邊往stdout裡列印的東西會直接列印到python的sys.stdout裡，不用自己處理。
5. 由於執行緒是非同步進行的，什麼時候知道一個函式返回的物件到了呢？答案是用執行緒同步手段，訊號量（Semaphore）、條件（Condition），事件（Event）等等，都可以。以python的條件為例：

   func_name_cv = threading.Condition()
   # use a flag and a result object in case some function has no result
   func_name_result_returned = False
   func_name_result = None
   
   def func_name_wrapper(arg1, arg2):
       # send arguments
       subproc.stdin.write(f"$p2j call funcName {json.dumps([arg1, arg2])}".encode())
       subproc.stdin.flush()
       # wait for the result
       with func_name_cv:
           if not func_name_result_returned:
               func_name_cv.wait(timeout=10000)
           # when result finally returned, reset the flag
           func_name_result_returned = False
           return func_name_result
   

   同時，需要在讀stderr的執行緒read_stderr裡解除對這個返回值的阻塞。需要注意的是，如果JS端因為意外而退出了，subproc也會死掉，這時候也要記得取消主執行緒中的阻塞。

   def read_stderr():
       while subproc.poll() is None:
           # when the subprocess is still alive, keep reading
           # Deal with a line
           line = self.subproc.stderr.readline().decode('utf-8')
           if line.startswith('$j2p'):
               # receive special information
               _, cmd, line = line.split(' ', maxsplit=2)
               if cmd == 'sendObj':
                   # acquire lock here to ensure the editing of func_name_result is mutex
                   with func_name_cv:
                       # For example, received an object
                       func_name_result = json.loads(line)
                       func_name_result_returned = True
                       # unblock func_name_wrapper when receiving the result
                       func_name_cv.notify()
               else:
                   # otherwise, write to stderr as it is
                   sys.stderr.write(line)
       # If subproc is terminated (mainly due to error), still need to unblock func_name_wrapper
       func_name_cv.notify()
   

   當然這是比較簡單的版本，由於對JS的呼叫基本都是線性的，所以可以知道只要得到一個object的返回，那就一定是func_name_wrapper對應的結果。如果函式多起來的話，情況會更復雜。
6. 如果想取消對JS的連線，首先應該先關閉子程式，然後等待讀stdout/stderr的執行緒自己自然退出，最後一定不要忘記關閉管道。並且這三步的順序不能換，如果先關了管道，讀執行緒會因為stdout/stderr已經關了而出錯。

   subproc.terminate()
   stderr_thread.join()
   subproc.stdin.close()
   subproc.stderr.close()
   

如果是通過這種原理javascript呼叫python，方法也差不多，javascript方是Node.js的話，用的是child_process裡的指令。

優點

1. 只需要正常裝好兩方的runtime就能實現互動，執行環境相對比較好配。
2. 只要python方和javascript方在各自的runtime里正常執行沒問題，那麼連上之後執行也基本不會有問題。（除非涉及併發）
3. 對兩種語言的所有可用的擴充套件包基本都能支援。

缺點

1. 當python與JavaScript互動頻繁，且互動的資訊都很大的時候，可能會很影響程式效率。因為僅僅通過最多3個管道混合處理普通要列印的資訊、python與js互動的物件、函式呼叫等，通訊開銷很大。
2. 要另起一個子程式執行副語言的runtime，會花一定時間和空間開銷。