py4j

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啓動Java網關我能夠用在Python我的示例Java程序進行交互，打開我的Java程序，然後使用下面的Python代碼： from py4j.java_gateway import JavaGateway gg = JavaGateway() sw = gg.entry_point.getInstance() sw.run() ... 然而，這有缺點是我必須在使用此代碼之前以某種方

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在Anaconda安裝Py4j時出錯

我無法在Anaconda - Spyder中安裝Py4j。我正在使用Windows 32位，Python 3.5和anaconda 4.1。我收到以下錯誤：我試過多種命令，包括暢達安裝py4j 我也運行下面的命令： C:\Users\360529>anaconda search -t conda py4j Using Anaconda API: https://api.anaconda.

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在Eclipse上沒有名爲py4j.protocol的模塊（PyDev）

我配置了Eclipse以便使用Spark和Python進行開發。我配置了： 1. PyDev與Python解釋器 2. PyDev與Spark Python源碼 3. PyDev與Spark的環境變量。這是我的圖書館配置：這是我的環境配置：我創建了一個名爲CompensationStudy項目，我想運行一個小例子，確保一切順利。這是我的代碼： from pyspark import Sp

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如何從Python中的pySpark添加SparkListener？

我想創建一個Jupyter/IPython擴展來監視Apache Spark作業。 Spark提供了一個REST API。然而，不是輪詢服務器，我希望事件更新通過回調發送。我正在嘗試使用SparkContext.addSparkListener()註冊SparkListener。該功能在Python中的PySpark SparkContext對象中不可用。那麼我怎樣才能從python註冊pyt

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使用Py4j將可變參數從Python傳遞給Java

我試圖將可變參數從python傳遞給Java代碼。 Java代碼： LogDebugCmd.java public class LogDebugCmd implements Command { private Class clazz; private String format; private Object[] args; public LogDebug

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findspark.init（）IndexError：列表索引超出範圍錯誤

在Python 3.5 Jupyter環境中運行以下代碼時出現以下錯誤。任何想法是什麼導致它？ import findspark findspark.init() 錯誤： IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-2ad2c7679ebc> in <module>() 1 impo

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Py4j launch_gateway不正確連接

我試圖用py4j開拓，我可以用它來從Java對象進入蟒蛇的網關。當我嘗試使用py4j函數launch_gateway打開網關時，它似乎無法正確連接到我的Java類。但是，當我在命令行中啓動我的java類，然後使用JavaGateway在python中連接它時，所有內容都按預期工作。我希望能夠使用內置方法，因爲我確信我沒有考慮py4j設計中已經考慮過的事情，但我只是不確定我做錯了什麼。比方說，我想

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通過Python中的py4j編譯Java corenlp情感評分程序的錯誤

我主要使用Python和Java新增功能。不過，我正在嘗試編寫一個Java程序，並通過Py4j Python包使其在Python中工作。下面的程序是我從一個例子改編的。我遇到了一個編譯錯誤。你可以點亮一下嗎？我很確定這是基本錯誤。謝謝。 > compile error: incompatible type: SimpleMatrix cannot be converted to String: r

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corenlp sentiment Python程序通過Py4j，引發錯誤

我做了一個Java情感分析程序，通過Py4j在Python中使用。我可以在Python中創建Java對象，但嘗試訪問該方法，它會給出java.lang.NullPointerException。你能幫忙嗎？謝謝。 Java代碼：它編譯正確，運行沒有錯誤。 import java.util.List; import java.util.Properties; import edu.stanfor

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mllib KernelDensity錯誤

我試圖使用pyspark.mllib.stat.KernelDensity這樣： data = sc.parallelize([0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 0, 0]) kd = KernelDensity() kd.setSample(data) kd.setBandwidth(3) densities = kd.estimate([-1.0, 2.0,