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Java-调用R语言和调用Python(前后端展示)

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-06-19
1. 背景 R语言和Python用于数据分析和数据处理,并生成相应的直方图和散点图 需要实现一个展示平台,后端使用Java,分别调用R语言和调用Python,并返回数据和图给前端显示 这个平台主
1. 背景
  1. R语言和Python用于数据分析和数据处理,并生成相应的直方图和散点图
  2. 需要实现一个展示平台,后端使用Java,分别调用R语言和调用Python,并返回数据和图给前端显示
  3. 这个平台主要实现多维度数据的特征选择,以及数据集协变量偏移(Covariate shift)的纠正的功能
  4. 本质就是一个Java调用R语言以及Java调用Python的Demo,做得很简单,大神勿喷

2. 技术栈
  • Java 用的是 Springboot
  • R语言
  • Python
  • 前端用的是 Vue + ElementUI (前端只会点皮毛)
  • MySQL

3. Java调用R语言 3.1 R语言安装Rserve服务器

在这之前需要分别对Java和R做些准备,首先是R语言安装Rserve服务器
Java调用R语言时,Rserve需要启动,可以通过CMD命令行 / RStudio 执行

# 安装Rserve
install.packages("Rserve")
# 载入Rserve
library(Rserve())
# 启动Rserve
Rserve()

这里使用CMD命令行展示启动Rserve,这样完成了Java调用R语言的第一步

image


3.2 Springboot添加Rsession依赖

添加Rsession依赖之后就可以直接调包了

<dependency>
   <groupId>com.github.yannrichet</groupId>
   <artifactId>Rsession</artifactId>
   <version>1.8.3</version>
</dependency>

3.3 Java调用R常用命令

这里演示一些我需求中Java调用R的一些方式,其中包括一些比较常用的方法
Java调用R的基本指令、R的图片如何保存并返回、R的结果如何获取和过滤等

/**
* 这里是Java调用R语言,R语言对多维度的数据进行特征选择,并将特征选择的结果返回,写入MySQL
**/
public List<Map<String,String>> featureSelection(){
    RConnection c = null;// RConnection用于和Rserve建立连接
	try{
		c = new RConncetion();// 建立连接

		String RPath = "../featureSelection.R";// R文件的地址

		c.assign("path",Rpath);// assign命令是将Rpath添加到R中,命名为path

		c.eval("source(path)");// eval命令是执行R命令,这里则是执行source方法根据路径加载R文件

		String Dpath = fileMapper.selectFilePath("train",1);// 通过MySQL获取数据集路径

		String str = "rfProfile <- fsFunction('"+Dpath+"')";// R命令,执行我的R文件中的方法

		c.eval(str);//执行

		// 出图,因为是个Demo,图片我就直接存储在了本地,图片以数据集名称命名
		String fileName = fileMapper.selectFileName("train", 1);//文件名

		String imgPath = "D:/fileAndData/imgs/" + fileName + ".png";// 图片保存路径

		c.assign("imgPath",imgPath);
		c.eval("png(imgPath)");// 使用R语言的png()方法保存图片
		c.assign("mainName",fileName);
		c.eval("print(plot(rfProfile,type='b',main=mainName))");// 想要出图一定要套一个print(),不然会是空白
		c.eval("dev.off()");// 出图这个也是必不可少,自行百度了解

		// 获取特征选择的结果,结果使用String接收,需要通过正则表达式过滤一下我们需要的结果
		c.eval("features <- rfProfile$optVariables");
		// 获取R的结果使用的是paste()以及capture.output()方法,相当于把输出全捕获过来了
		String feature = c.eval("paste(capture.output(features),collapse='\\n')").asString();
		// 获取重要性得分
		c.eval("impt <- varImp(rfProfile)");
		String imptScores = c.eval("paste(capture.output(impt$Overall),collapse='\\n')").asString();

		// 写了个工具类过滤R返回的结果,可以根据你的输出结果去定义
		handlerRresults = new HandlerRresults();
		List<Map<String, String>> stringStringMapList = handlerRresults.catchAndHandlerR(feature, imptScores);
		fileMapper.deleteFileInfo(-1,"train");//-1 文件已使用
		String featsStr = handlerRresults.getFeatsStr(feature);
		featMapper.insertFeat(featsStr);
		return stringStringMapList;
	} catch (RserveException | REXPMismatchException e) {
		e.printStackTrace();
	} finally {
		c.close(); // 一定要这一行!!!用完一定要关!!!
	}
	return null;
}

总结一个简易的Java调用R的模板,R语言是按行执行的,无情eval()

public void JavaCallRDemo(){
	RConnection c = null;
	try{
		c = new RConnection();
		
		c.assign();//通过Java添加变量至R
		
		c.eval();//Java执行R命令
		
	} catch (RserveException | REXPMismatchException e) {
		e.printStackTrace();
	} finally {
		c.close();
	}
}

3.4 Java调用R的特征选择前端演示

我的数据集是30维的,结果选取了其中5个特征(Best trade-off)
这里将特征及其对应的重要性得分通过表格的形式展示
图片则是通过Base64转码的方式传给前端

image


4 Java调用Python 4.1 Java调用Python代码部分

Java调用Python,我使用的是Process类并通过Runtime调用其他进程
Runtime可以调用cmd、shell等,这里我以我的项目为例稍作演示

/**
* Java使用Runtime调用python
**/
public String callPy(){
	StringBuffer arr = new StringBuffer();// 用于获取结果
	String basePath = "d://fileAndData/process/";// demo都是将文件直接存本地了,图方便
	
	// 以下为调用Python时传递的参数
	String featName = featMapper.getFeat();
	String trainPath = fileMapper.selectFilePath("train",-2);
	String ptrainPath = basePath + fileMapper.selectFileName("train",-2);
	String ptestPath = basePath + fileMapper.selectFileName("test",-2);
	
	Process proc; //声明一下Process
	try{
		// 字符串数组保存一下调用命令:1.使用python3 2.调用某个.py文件 3-6.传递的参数
		String[] args = new String[]{"python3","../kmm.py",featName,trainPath,ptrainPath,ptestPath};
		
		proc = Runtime.getRuntime().exec(args);// 调用命令,cmd方式
		
		BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(proc.getInputStream()));// 得到输入流
		
		String line = null;
		while((line = in.readLine())!=null){
			arr.append(line).append("\n");// 写入
		}
		in.close();
		proc.waitFor();
	} catch (IOException | InterruptedException e) {
		e.printStackTrace();
	}
	return arr.toString();
}

由于在我这个Demo中,Python脚本执行完成后的结果全是散点图
我的做法是python直接把图保存本地,python执行完成后调用接口通过Base64格式传给前端
后来发现其实也可以直接将返回的Base64格式的图片丢给前端,不用那么麻烦

/**
* 这里是一个我用于获取某个文件夹下所有文件,并转为Base64格式的方法
* 因为我文件夹下只会有图片,我Demo也就只做了一个判空校验,直接开干
* Controller层
**/
public List<String> getPyFigsListBase64(HttpServletResponse response){
	String pyFilePath = "d://fileAndData/kmmImgs";// 图片本地路径
	
	List<String> res = new ArrayList<>();
	
	handlerPyresults = new HandlerPyresults();// 写个了工具类
	
	List<File> pyFiles = handlerPyresults.getAllFile(pyFilePath);// 获取所有文件
	
	for(File file : pyFiles) {
		byte[] fig = handlerPyresults.file2Byte(file);// file类型转为byte[]类型
		String base64str = Base64.encodeBase64String(fig);// byte[]转为base64
		String img = "data:image/png;base64," + base64str;// 添加头,告诉前端这是个图片
		res.add(img);
	}
	return res;
}

/**
* file转byte[]
**/
public byte[] file2Byte(File file){
        if(file == null){
            return null;
        }
        FileInputStream fileInputStream = null;
        ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = null;
        try {
            fileInputStream = new FileInputStream(file);
            byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
            byte[] b = new byte[1024];
            int n;
            while ((n = fileInputStream.read(b))!=-1){
                byteArrayOutputStream.write(b,0,n);
            }
            return byteArrayOutputStream.toByteArray();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                fileInputStream.close();
                byteArrayOutputStream.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return null;
    }

4.2 Java调用Python结果演示

我的python脚本主要是对数据集使用了KMM算法,是一种协变量偏移纠正的方法
通过散点图反映测试集和训练集之间的分布情况和差异,这里略...

image


5. 总结

这个项目是我硕士期间导师丢给我的一个需求,这里说一下为什么要用Java调用R语言和Python。

  1. 首先我有一个伽马射线的二分类任务,通过R语言使用多个传统机器学习模型实现。

  2. 在此之前使用R语言实现了多维度数据集的数据预处理、特征选择等功能,并且出图方便,代码简单。

  3. Python则实现了数据集协变量偏移纠正的功能,最终得到的数据集用于丢进模型做分类。

  4. 这个平台通过调用R和Python,集成了数据集预处理、协变量偏移纠正的方法,并且可以通过多个图可视化看到分析结果。平台还实现了数据集上传、下载等功能...

  5. 主要是针对Java调用R语言以及调用Python作一个记录,实际上平台有许多细节都没有顾虑到,相当于一个学习笔记吧。

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