python調用java介面
主要有以下四點區別:
1.python虛擬機沒有java強，java虛擬機是java的核心，python的核心是可以很方便地使用c語言函數或c++庫。
2.python是全動態性的，可以在運行時自己修改自己的代碼，java只能通過變通方法實現。python的變數是動態的，而java的變數是靜態的，需要事先聲明，所以java ide的代碼提示功能優於python ide。
3.python的產生幾十年了，幾十年前面向過程是主流，所以用python有好多程序用的是面向過程設計方法，很多概念從c語言過來的，class在python中是後加入的，而java是為了實現沒有指針的c++（當年com組件用的引用記數，java用的虛擬機），主要採用面向對象的設計方法，很多概念是oop的概念。面向過程，相對簡潔直觀，但容易設計出面條程序，面向對象，相對抽象優雅，但容易過度抽象。
4.在實際使用的python入門簡單，pyhton的強大在於庫，為什麼python的庫強大，原因是python的庫可以用python，c語言,c++等設計，再提供給python使用，所以無論gpu運行，神經網路，智能演算法，數據分析，圖像處理，科學計算，各式各樣的庫在等著你用。 而java沒有python那麼多的開源庫，很多庫是商業公司內部使用，或發布出來只是一個jar包，看不到原始代碼。python虛擬機因為編譯性沒有java的支持的好（或者說故意這么設計的），一般直接使用源碼（linux），或源碼簡單打個包（如pyexe）。
『貳』 建立java與python的介面，讓java能調用python腳本。請問可以用什麼方式
不建議研究jython。比較簡單的思路是把python腳本完全當做一個外部程序，用shell方式調用它。
首先設計好python腳本的介面，把參數用命令行方式傳入，然後輸出列印出來。示例：
$ python func.py arg1 arg2
result
然後在java里就可以用Runtime來執行shell命令，解析輸出字元串然後得到結果。
『叄』 Python請求java中文編碼問題
首先 全部使用 「utf-8」顫梁編碼
然後 分別在 java 和 python 中使用 json.mps() 和 json.loads() 來處肢洞胡理 json數據。這樣肯定不會出錯的。
java中使用：import net.sf.json.JSONArray; import net.sf.json.JSONObject;
python中使用：歷攔import json
『肆』 java和python的區別，是不是學會python，java也會啊
隨著人工智慧的火爆，Python和Java一直在各種流行編程語言中名列前茅。其實Java和Python有些相似，因為很多編程語言之間是互通的。Java現在還是第一，不知道Python未來會不會超越Java，但是現在有些人不明白Python和Java的區別。今天就來教大家三分鍾看懂Python和Java的區別。
對象
就面向的對象而言，Java語言的設計集中於對象及其介面，提供了類機制以及動態的介面模型。對象中封裝了它的狀態變數以及相應的方法，實現了模塊化和信息隱藏;而類則提供了一類對象的原型，並且通過繼承機制，子類可以使用父類所提供的方法，實現了代碼的復用。
而Python既支持面向過程的函數編程也支持面向對象的抽象編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。
2. 開源
Java和Python都是開源語言，就是可以自由閱讀源代碼、做改動等。在這一點上，Java和Python差不多。但也有一個差別：Java代碼的中文版本很多，而Python主要是英文版，所以想學Python的話，英語能力不可或缺。
3. 可讀性
Java和Python都有很好的可讀性。而它們的不同之處在於，Java的簡單是因為略去了運算符重載、多重繼承等模糊的概念，並且通過實現自動垃圾收集大大簡化了程序設計者的內存管理工作。
而Python編程思維幾乎完全和生活中的思維習慣一致，更適合人們閱讀。雖然Python是用C語言寫的，但它簡化了語法，所以不論是在閱讀上還是在學習上，都非常簡單容易。
4. 跨平台性
Java和Python都是跨平台語言，但它們的跨平台也有區別，Java可以跨平台是因為Java的類庫非常多，提供各個平台的介面;而Python程序基本不做任何改變即可在主流計算機平台上運行，但並不是所有平台都可以。
5. 可擴展性
Python和Java都有良好的可擴展性，但Java的設計使它適合於一個不斷發展的環境，在類庫中加入新的方法和實例變數，不會影響用戶程序的執行，且Java通過介面來支持多重繼承。
而Python的可擴展性，體現在如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以把部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。
6. 類庫
Java之所以強大，主要就是因為它有大量的類庫。其中中大量的規范，大量的庫，只需要用基礎的語法調用就能解決問題，所以項目上只要使用的都是基礎語法。
其實Python也有自己的庫，而且標准庫很龐大。此外，python有可定義的第三方庫可使用，能處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、密碼系統、GUI、Tk和其他與系統有關的操作。
『伍』 Python與Java如何構建通信請給出一個學習方向。
1、python提供restful介面，java直接調用restful api即可；
2、rpc通信，現成框架例如grpc。 java 和python都支持。
3、消息隊列，python計算結果存到消息隊列，java端訂閱處理即可。相當於引入一個中間代理角色。
思路大概就上面的方式，根據實際場景進行技術選型。
『陸』 python和java那個比較好呀
如果有人跟你說Java比Python好或Python比Java好，奉勸你一句不要相信！用Python並且薪資待遇比較好的人，一定會告訴你Python好。用Java的人也一定會告訴你Java好。
一、Java VS Python 定位不同
Java源自C和C++的技術體系，於1995年推出，定位於給專門的程序員設計大型的復雜分布式應用而設計。
Python是1991年推出（比Java還早）主要面向於系統管理、科研、教育和非程序員群體等。
如果從時間來看，Python比掘運山Java早4年出身。在國內由於大數據的盛行、互聯網的快速發展，Python逐漸進入大眾眼中，相關企業開始加大了對Python人才的招聘力度。而Python的火爆直接導致相關人才真正的技術能力並沒有那麼好，但也能拿到高薪！隨後便流傳了「人生苦短，我用Python」。
但當Python進入大眾眼中的同時，Java也並未受到任何影響。薪資待遇及市場需求一直在穩步前進。
二、難易程度不同
1、Python
Python是一種解釋型腳本語言。而提到Python，大部人會想到簡單易學。其在設計上也堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為易讀、易維護的語言。
Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。
Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強製程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出（Off-side規則），而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出。縮進成為了語法的一部分。
簡而言之：Python可直接調用別人的代碼介面。
2、Java
Java語言作為靜態面向對象編程語言的代表，極好地實現了面向對象理論，允許程序員以優雅的思維方式進行復雜的編程。
Java看起來設計得很像C++，但是為了使語言小和容易熟悉，設計者們把C++語言中悄前許多可用的特徵去掉了，例如Java不支持go to語句。Java還剔除了C++的操作符過載（overload）和多繼承特徵，並且不使用主文件。因為Java沒有結構，數組和串都是對象，所以不需要指針。Java能夠自判中動處理對象的引用和間接引用，實現自動的無用單元收集，使用戶不必為存儲管理問題煩惱。
簡而言之：Java的很多處理相對要原生一點，代碼要多一些。
三、Java VS Python 應用領域不同
1、Python
· Web 和 Internet開發
· 科學計算和統計
· 人工智慧
· 教育
· 桌面界面開發
· 軟體開發
· 後端開發
2、Java
· Android應用
· 金融業應用的伺服器程序
· 網站
· 嵌入式領域
· 大數據技術
· 高頻交易的空間
· 科學應用
以上就是整理的Python和Java之間的區別。Python和Java哪個好？主要是結合個人想要發展的領域進行學習。兩個編程語言在市場的地位均不可撼動，但只有喜好才能讓你更容易付出百分之二百的努力！
最後，想說無論你選擇何種語言，都去好好享受編碼吧！至於不知道對哪個編程語言更感興趣？這需要自己去親身體驗過才知道。
『柒』 如何在Python中使用static，class，abstract方法
方法在Python中是塌侍如何悉胡工作的
方法就是一個函數，它作為一個類屬性而存在，你可以用如下方式來聲明、訪問一個函數：
Python
>>> class Pizza(object):
... def __init__(self, size):
... self.size = size
... def get_size(self):
... return self.size
...
>>> Pizza.get_size
<unbound method Pizza.get_size>
Python在告訴你，屬性_get_size是類Pizza的一個未綁定方法。這是什麼意思呢？很快我們就會知道答案：
Python
>>> Pizza.get_size()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
TypeError: unbound method get_size() must be called with Pizza instance as first argument (got nothing instead)
我們不能這么調用，因為它還沒有綁定到Pizza類的任何實例上，它需要一個實例作為第一個參數傳遞進去（Python2必須是該類的實例，Python3中可以是任何東西），嘗試一下：
Python
>>> Pizza.get_size(Pizza(42))
42
>>> Pizza.get_size(Pizza(42))
42
太棒了，現在用一個實例作為它的的第一個參數來調用，整個世界都清靜了，如果我說這種調用方式還不是最方便的，你也會這么認為的；沒錯，現在每次調用這個方法的時候我們都不得不引用這個類，如果不知道哪個類是我們的對象，長期看來這種方式是行不通的。
那麼Python為我們做了什麼呢，它綁定了所有來自類_Pizza的方法以及該類的任何一個實例的方法。也就意味著現在屬性get_size是Pizza的一個實例對象的綁定方法，這個方法的第一個參數就是該實例本身。
Python
>>> Pizza(42).get_size
<bound method Pizza.get_size of <__main__.Pizza object at 0x7f3138827910>>
>>> Pizza(42).get_size()
42
和我們預期的一樣，現在不再需要提供任何參數給_get_size，因為它已經是綁定的，它的self參數會自動地設置給Pizza實例，下面代碼是最好的證明：
Python
>>> m = Pizza(42).get_size
>>> m()
42
更有甚者，你都沒必要使用持有Pizza對象的引用了，因為該方法已經綁定到了這個對象，所以這個方法對它自己來說是已經足夠了。
也許，如果你想知道這個綁定的睜衫攔方法是綁定在哪個對象上，下面這種手段就能得知：
Python
>>> m = Pizza(42).get_size
>>> m.__self__
<__main__.Pizza object at 0x7f3138827910>
>>> # You could guess, look at this:
...
>>> m == m.__self__.get_size
True
顯然，該對象仍然有一個引用存在，只要你願意你還是可以把它找回來。
在Python3中，依附在類上的函數不再當作是未綁定的方法，而是把它當作一個簡單地函數，如果有必要它會綁定到一個對象身上去，原則依然和Python2保持一致，但是模塊更簡潔：
Python
>>> class Pizza(object):
... def __init__(self, size):
... self.size = size
... def get_size(self):
... return self.size
...
>>> Pizza.get_size
<function Pizza.get_size at 0x7f307f984dd0>
靜態方法
靜態方法是一類特殊的方法，有時你可能需要寫一個屬於這個類的方法，但是這些代碼完全不會使用到實例對象本身，例如：
Python
class Pizza(object):
@staticmethod
def mix_ingredients(x, y):
return x + y
def cook(self):
return self.mix_ingredients(self.cheese, self.vegetables)
這個例子中，如果把_mix_ingredients作為非靜態方法同樣可以運行，但是它要提供self參數，而這個參數在方法中根本不會被使用到。這里的@staticmethod裝飾器可以給我們帶來一些好處：
Python不再需要為Pizza對象實例初始化一個綁定方法，綁定方法同樣是對象，但是創建他們需要成本，而靜態方法就可以避免這些。
Python
>>> Pizza().cook is Pizza().cook
False
>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza.mix_ingredients
True
>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza().mix_ingredients
True
可讀性更好的代碼，看到@staticmethod我們就知道這個方法並不需要依賴對象本身的狀態。
可以在子類中被覆蓋，如果是把mix_ingredients作為模塊的頂層函數，那麼繼承自Pizza的子類就沒法改變pizza的mix_ingredients了如果不覆蓋cook的話。
類方法
話雖如此，什麼是類方法呢？類方法不是綁定到對象上，而是綁定在類上的方法。
Python
>>> class Pizza(object):
... radius = 42
... @classmethod
... def get_radius(cls):
... return cls.radius
...
>>>
>>> Pizza.get_radius
<bound method type.get_radius of <class '__main__.Pizza'>>
>>> Pizza().get_radius
<bound method type.get_radius of <class '__main__.Pizza'>>
>>> Pizza.get_radius is Pizza().get_radius
True
>>> Pizza.get_radius()
42
無論你用哪種方式訪問這個方法，它總是綁定到了這個類身上，它的第一個參數是這個類本身（記住：類也是對象）。
什麼時候使用這種方法呢？類方法通常在以下兩種場景是非常有用的：
工廠方法：它用於創建類的實例，例如一些預處理。如果使用@staticmethod代替，那我們不得不硬編碼Pizza類名在函數中，這使得任何繼承Pizza的類都不能使用我們這個工廠方法給它自己用。
Python
class Pizza(object):
def __init__(self, ingredients):
self.ingredients = ingredients
@classmethod
def from_fridge(cls, fridge):
return cls(fridge.get_cheese() + fridge.get_vegetables())
調用靜態類：如果你把一個靜態方法拆分成多個靜態方法，除非你使用類方法，否則你還是得硬編碼類名。使用這種方式聲明方法，Pizza類名明永遠都不會在被直接引用，繼承和方法覆蓋都可以完美的工作。
Python
class Pizza(object):
def __init__(self, radius, height):
self.radius = radius
self.height = height
@staticmethod
def compute_area(radius):
return math.pi * (radius ** 2)
@classmethod
def compute_volume(cls, height, radius):
return height * cls.compute_area(radius)
def get_volume(self):
return self.compute_volume(self.height, self.radius)
抽象方法
抽象方法是定義在基類中的一種方法，它沒有提供任何實現，類似於Java中介面(Interface)裡面的方法。
在Python中實現抽象方法最簡單地方式是：
Python
class Pizza(object):
def get_radius(self):
raise NotImplementedError
任何繼承自_Pizza的類必須覆蓋實現方法get_radius，否則會拋出異常。
這種抽象方法的實現有它的弊端，如果你寫一個類繼承Pizza，但是忘記實現get_radius，異常只有在你真正使用的時候才會拋出來。
Python
>>> Pizza()
<__main__.Pizza object at 0x7fb747353d90>
>>> Pizza().get_radius()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
File "<stdin>", line 3, in get_radius
NotImplementedError
還有一種方式可以讓錯誤更早的觸發，使用Python提供的abc模塊，對象被初始化之後就可以拋出異常：
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
@abc.abstractmethod
def get_radius(self):
"""Method that should do something."""
使用abc後，當你嘗試初始化BasePizza或者任何子類的時候立馬就會得到一個TypeError，而無需等到真正調用get_radius的時候才發現異常。
Python
>>> BasePizza()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
TypeError: Can't instantiate abstract class BasePizza with abstract methods get_radius
混合靜態方法、類方法、抽象方法
當你開始構建類和繼承結構時，混合使用這些裝飾器的時候到了，所以這里列出了一些技巧。
記住，聲明一個抽象的方法，不會固定方法的原型，這就意味著雖然你必須實現它，但是我可以用任何參數列表來實現：
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(self):
"""Returns the ingredient list."""
class Calzone(BasePizza):
def get_ingredients(self, with_egg=False):
egg = Egg() if with_egg else None
return self.ingredients + egg
這樣是允許的，因為Calzone滿足BasePizza對象所定義的介面需求。同樣我們也可以用一個類方法或靜態方法來實現：
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(self):
"""Returns the ingredient list."""
class DietPizza(BasePizza):
@staticmethod
def get_ingredients():
return None
這同樣是正確的,因為它遵循抽象類BasePizza設定的契約。事實上get_ingredients方法並不需要知道返回結果是什麼，結果是實現細節，不是契約條件。
因此，你不能強制抽象方法的實現是一個常規方法、或者是類方法還是靜態方法，也沒什麼可爭論的。從Python3開始（在Python2中不能如你期待的運行，見issue5867），在abstractmethod方法上面使用@staticmethod和@classmethod裝飾器成為可能。
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
ingredient = ['cheese']
@classmethod
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(cls):
"""Returns the ingredient list."""
return cls.ingredients
別誤會了，如果你認為它會強制子類作為一個類方法來實現get_ingredients那你就錯了，它僅僅表示你實現的get_ingredients在BasePizza中是一個類方法。
可以在抽象方法中做代碼的實現？沒錯，Python與Java介面中的方法相反，你可以在抽象方法編寫實現代碼通過super()來調用它。（譯註：在Java8中，介面也提供的默認方法，允許在介面中寫方法的實現）
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
default_ingredients = ['cheese']
@classmethod
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(cls):
"""Returns the ingredient list."""
return cls.default_ingredients
class DietPizza(BasePizza):
def get_ingredients(self):
return ['egg'] + super(DietPizza, self).get_ingredients()
這個例子中，你構建的每個pizza都通過繼承BasePizza的方式，你不得不覆蓋get_ingredients方法，但是能夠使用默認機制通過super()來獲取ingredient列表。