从 Python 运行 Java jar 文件的最快方法是什么？答案

【问题标题】：Fastest way to run Java jar file from Python?从 Python 运行 Java jar 文件的最快方法是什么？
【发布时间】：2012-03-17 17:48:42
【问题描述】：

这是我的问题。我有一个必须在我的程序中使用的现有 .jar 文件。但是，该程序是用 Python 编写的。

由于我的程序需要很长时间才能运行（大型开发语料库上的命名实体标记器），因此我使用 cProfiler 对其进行了分析，并使用 line_profiler 对其进行了衬里分析。似乎 92% 的时间都花在了这项任务上。

我目前正在使用以下代码：

import subprocess as sub
sub.call(["java", "-jar", "-Xmx512m", "MyFile.jar", 
         featuresFileName, numIterations, featureCutOff])

我在某处读到过有关 subprocess vs Popen 和其他零碎的信息，但找不到不需要子进程或 os 调用的好解决方案（当然，可能没有）。

我非常感谢有关从 Python 脚本中运行 .jar 文件的最快方法的建议。但是请注意，我无法修改 Java 代码，也无法与该代码的开发人员交谈。

另外，我不知道这是否会有所帮助，或者我只是在这里抓住稻草，但也许有一种方法可以将上面sub.call() 中调用的进程保持在后台，以某种方式保持 JVM运行（？），以便我可以简单地调用 jar 文件。也许这可以帮助降低启动成本？顺便说一句，我是一个 Java 新手（主要是 C++、C#、Python 经验），所以我的问题毫无意义 - 我提前道歉......

【问题讨论】：

标签： java python performance optimization

【解决方案1】：

您可以尝试将您的 Python 移植到 Jython，然后在同一个 JVM 中以本机方式运行它（这可能有效，也可能无效）。这样一来，您的启动时间实际上为零，并且 JVM 有足够的时间随着时间的推移利用其 JIT 来理想地为您提供更好的整体性能。

【讨论】：

如果你把它移植到 Jython，我相信你可以把它变成一个 Java 本地库，就像人们在 CPython 中使用 C 库那样，然后像 Python 模块一样调用它。

【解决方案2】：

这表明大部分时间都花在了这个过程中。问题可能不是启动时间。它可能是它一旦开始就会做的事情。

我能想到的唯一解决方法是在后台运行该进程，如果可以的话，可以同时多次运行。（并发而不是一个接一个地运行）

【讨论】：

我也在朝着那个方向前进......不幸的是，我必须在算法的每一次通过中运行一次，当我意识到我意识到我没有机会进行并发时。
听起来如果你想让它更快，你将不得不更改 Java 代码。改善启动时间的标准方法是将 jar 作为服务运行，您可以通过添加另一个调用它的 jar 来实现。这样做的好处是您的服务一直在运行（即不启动）
这正是我刚刚编辑我的问题要问的内容:) 应该先刷新页面...我要尝试一下，当我有一些结果时会回复...谢谢!

【解决方案3】：

尝试使用“-client”选项。它应该会减少 JVM 启动时间。

【讨论】：

【解决方案4】：

通过分析jar 文件的manifest 文件可以找出使用的jar 文件的类名。因此，原则上您可以编写自己的小型 Java 守护程序，它正在侦听新参数的到达并调用适当类的 main() 函数。但只有当启动成本成为问题时，才真正值得付出努力。

【讨论】：