Flutter Python集成插件python_ffi_dart的使用
Flutter Python集成插件python_ffi_dart的使用
python_ffi_dart
是一个用于 Dart 的 Python 外部函数接口(FFI)。它允许您轻松地将任何纯 Python 模块导入到您的 Dart 或 Flutter 项目中。
使用入门
注意:此包旨在用于 Dart 控制台项目,对于 Flutter 应用程序,请参见 python_ffi
包。详细的使用说明可以在文档中找到。
示例项目
查看示例项目以获得一个工作的示例。
限制条件
在 Linux 和 Windows 上,此包期望系统上安装了 python3.11
并且可以在 PATH 中找到。Python 动态库不包含在包中,您必须通过指定 libPath
来使用本地副本调用 PythonFfiDart.instance.initialize()
。
完整示例 Demo
以下是一个完整的示例,展示如何在 Flutter 项目中使用 python_ffi_dart
插件与 Python 进行交互:
import "dart:typed_data";
import "package:collection/collection.dart";
import "package:python_ffi_dart/python_ffi_dart.dart";
// 定义类型映射条目类
typedef SendTyPythonCallback<T> = void Function({required T value});
typedef ReceiveFromPythonCallback<T> = T Function();
class TypeMappingEntry<T extends Object?> {
const TypeMappingEntry({
required this.pythonType,
required this.value,
this.dartType,
this.sendToPython,
this.receiveFromPython,
this.equals,
});
final String? dartType;
final String pythonType;
final T value;
final SendTyPythonCallback<T>? sendToPython;
final ReceiveFromPythonCallback<T>? receiveFromPython;
final bool Function(T, T)? equals;
String get _dartType => dartType ?? T.toString();
bool Function(T, T) get _equals => equals ?? (T a, T b) => a == b;
void run() {
try {
print("\ntesting $_dartType ←→ $pythonType");
final SendTyPythonCallback<T>? sendToPython = this.sendToPython;
if (sendToPython == null) {
print("├── dart -> python skipped ⚠️");
} else {
sendToPython(value: value);
print("├── dart -> python successful ✅");
}
final ReceiveFromPythonCallback<T>? receiveFromPython =
this.receiveFromPython;
if (receiveFromPython == null) {
print("└── python -> dart skipped ⚠️");
} else {
final T receivedValue = receiveFromPython();
assert(
_equals(receivedValue, value),
"Python returned $receivedValue, but expected $value",
);
print("└── python -> dart successful ✅");
}
} on Exception catch (e) {
print("└── ❌ error: $e");
}
}
}
Future<void> typeMappings() async {
// 导入 Python 模块
final type_mappings module = type_mappings.import();
// 测试不同的数据类型映射
TypeMappingEntry<Null>(
dartType: "null",
pythonType: "None",
value: null,
sendToPython: module.receive_none,
receiveFromPython: module.request_none,
).run();
TypeMappingEntry<bool>(
dartType: "true",
pythonType: "True",
value: true,
sendToPython: module.receive_bool_true,
receiveFromPython: module.request_bool_true,
).run();
TypeMappingEntry<bool>(
dartType: "false",
pythonType: "False",
value: false,
sendToPython: module.receive_bool_false,
receiveFromPython: module.request_bool_false,
).run();
TypeMappingEntry<int>(
pythonType: "int",
value: 42,
sendToPython: module.receive_int,
receiveFromPython: module.request_int,
).run();
TypeMappingEntry<double>(
pythonType: "float",
value: 3.14,
sendToPython: module.receive_float,
receiveFromPython: module.request_float,
).run();
TypeMappingEntry<String>(
pythonType: "str",
value: "Hello World",
sendToPython: module.receive_str,
receiveFromPython: module.request_str,
).run();
TypeMappingEntry<Uint8List>(
pythonType: "bytes",
value: Uint8List.fromList("Hello World".codeUnits),
sendToPython: module.receive_bytes,
receiveFromPython: module.request_bytes,
).run();
TypeMappingEntry<Map<String, int>>(
pythonType: "dict[str, int]",
value: const <String, int>{"one": 1, "two": 2, "three": 3},
sendToPython: module.receive_dict,
receiveFromPython: module.request_dict,
equals: const MapEquality<String, int>().equals,
).run();
TypeMappingEntry<List<int>>(
pythonType: "list[int]",
value: const <int>[1, 2, 3],
sendToPython: module.receive_list,
receiveFromPython: module.request_list,
equals: (List<int> a, List<int> b) =>
const ListEquality<int>().equals(a, b),
).run();
// 其他类型的测试可以类似地进行
}
void _expectEqTest(Object? a, Object? b, {required bool expected}) {
try {
print("\ntesting $a == $b, expecting $expected");
final bool result = a == b;
if (result == expected) {
print("└── successful ✅");
} else {
print("└── ❌ failed");
}
} on Exception catch (e) {
print("└── ❌ error: $e");
}
}
Future<void> eqTest() async {
// 类型相等性测试逻辑
}
更多关于Flutter Python集成插件python_ffi_dart的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
更多关于Flutter Python集成插件python_ffi_dart的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
当然,以下是一个关于如何在Flutter项目中集成并使用python_ffi_dart
插件的示例代码案例。python_ffi_dart
是一个允许Flutter通过FFI(外部函数接口)调用Python代码的插件。
1. 设置Flutter项目
首先,确保你已经创建了一个Flutter项目。如果还没有,可以使用以下命令创建:
flutter create my_flutter_app
cd my_flutter_app
2. 添加python_ffi_dart
依赖
在pubspec.yaml
文件中添加python_ffi_dart
依赖:
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
python_ffi_dart: ^最新版本号 # 请替换为当前最新版本号
然后运行flutter pub get
来安装依赖。
3. 配置原生代码(iOS和Android)
iOS配置
对于iOS,你需要确保在ios/Runner/Info.plist
中添加必要的权限配置,例如网络权限(如果你的Python脚本需要访问网络)。
Android配置
对于Android,通常不需要特别的配置,除非你的Python脚本需要访问特定的系统资源。
4. 编写Python脚本
在你的Flutter项目根目录下创建一个python_scripts
文件夹,并在其中编写一个简单的Python脚本,例如hello.py
:
# hello.py
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
5. 编写Flutter代码
在lib
目录下创建一个新的Dart文件,例如main.dart
,并编写以下代码来加载和执行Python脚本:
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:python_ffi_dart/python_ffi_dart.dart';
void main() {
runApp(MyApp());
}
class MyApp extends StatefulWidget {
@override
_MyAppState createState() => _MyAppState();
}
class _MyAppState extends State<MyApp> {
late PythonInterpreter interpreter;
String? result;
@override
void initState() {
super.initState();
// 初始化Python解释器
interpreter = PythonInterpreter(
// 这里指定你的Python解释器路径(在开发时可以是本地路径,发布时需要调整)
executablePath: 'path/to/your/python/executable', // 例如 '/usr/bin/python3' 或 'C:\\Python39\\python.exe'
);
// 加载并执行Python脚本
interpreter.loadFile('path/to/your/python_scripts/hello.py').then((_) {
interpreter.callFunction('greet', ['World']).then((response) {
setState(() {
result = response as String;
});
}).catchError((error) {
print('Error calling Python function: $error');
});
}).catchError((error) {
print('Error loading Python script: $error');
});
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: Scaffold(
appBar: AppBar(
title: Text('Flutter Python FFI Example'),
),
body: Center(
child: Text(result ?? 'Loading...'),
),
),
);
}
@override
void dispose() {
interpreter.dispose(); // 释放Python解释器资源
super.dispose();
}
}
6. 运行Flutter应用
确保你的Python解释器路径和Python脚本路径正确无误,然后运行Flutter应用:
flutter run
注意事项
- Python解释器路径:在开发环境中,你可以使用本地的Python解释器路径。但在发布时,你可能需要将Python解释器及其依赖打包进你的应用中。
- 跨平台差异:不同平台的Python解释器路径可能不同,确保为iOS和Android分别配置正确的路径。
- 权限问题:确保应用具有访问Python解释器和脚本文件的权限。
这个示例展示了如何使用python_ffi_dart
插件在Flutter应用中调用Python代码。根据你的具体需求,你可能需要调整Python脚本和Dart代码。