Java调用.py文件的方法(传参)

用keras训练了一个.h5模型，然后用.py文件调用.h5模型，最后用Java调用.py文件，主要思路就是用java的Runtime.getRuntime().exec(arguments)方法在cmd中调用.py文件。关于传参的方法，网上找了很多，不过都没用，然后把网上的方法总结了一下，结果无意中就运行成功了。其实传参的思路并不是很复杂，只需几句代码就行了。
Java代码：

package test;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;

public class Test {

	public static void main(String[] args) {
		String[] arguments = new String[] {"python","D:\\ccc\\1.py","D:/ccc/"};   //这里构建要在cmd中输入的参数，第二个参数表示.py文件的路径，第二个之后的参数都表示要传给.py文件的参数，可以根据.py文件的需求写
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec(arguments);//这个方法相当于在cmd中输入 python D:\\ccc\\1.py D:/ccc/
            BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line = null;  
          while ((line = in.readLine()) != null) {  
              System.out.println(line);  //在java编译器中打印.py文件的执行结果
          }  
          in.close();  
          int re = process.waitFor();//因为是process这个进程调用.py文件， 所以要将当前进程阻塞等待.py文件执行完毕， 若果.py文件成功运行完毕，此方法将返回0，代表执行成功
          System.out.println(re); //执行成功的话这里会打印一个0，否则会打印1，2或者其他数字
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
	}

}

用keras训练了一个图像识别的模型，这个.py文件所需要的参数就是一个文件夹路径

.py文件

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8


import os
from keras.models import load_model
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
import argparse
import sys

def predict(pic_dir):
    #加载模型h5文件
    model = load_model("D:/ccc/model.h5") #加载模型
   #model.summary()
    img=[]
    predict_pic=os.listdir(pic_dir)
    for i in predict_pic:
        #print(i)
        if i.endswith('jpg'): #读取该文件夹下面所有以.jpg结尾的图片
            images = image.load_img(pic_dir+i, target_size=(32,32))
            x = image.img_to_array(images)
            x = np.expand_dims(x, axis=0)
            img.append(x)
    img=np.concatenate((img),axis=0)
    img=np.array(img,dtype=int)
    img_normalize=img.astype("float32")/255.0
    
    pre_y=model.predict(img_normalize)    #调用模型预测所读取的图片
    
    return pre_y

prediction=predict(sys.argv[1])   #sys.argv[0]表示当前运行的.py文件的名字，sys.arg[1]才是从外面传进来的参数，如果有需要，可以增加sys.arg[2]，sys.arg[3].......，以此类推
print(prediction)