无法在php shell_exec内执行python脚本服务器端

2024-04-28 15:23:04 发布

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我遇到了一个奇怪的情况，我不知道是什么问题

我想使用ajax在使用php的服务器（Raspberry Pi 3）上发出请求

php脚本处理请求，使用shell_exec运行python脚本，并将shell_exec的结果返回给客户端。 python脚本执行Tensorflow Lite模型的预测并打印结果

问题是我的shell_exec（）没有执行，php返回一个状态为200且response=0的响应

我认为这是服务器上的超时，因为python脚本需要10秒来打印结果，但将python代码更改为“sleep（180）”只会使ajax请求等待3分钟

重新更改python脚本

所以，我认为这是关于python脚本的

运行

php server.php

在raspberry上，我在exepct时得到了python脚本的输出

所以，可能是关于运行php脚本（www数据等）的apache用户。我将所有文件的权限更改为777，但错误仍然存在

ajax.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="it">
<head>

<title>Ajax Example</title>
<meta charset="utf-8">

<script>
function reply() {
    $.ajax({
          url: 'risposta.php',
          type: 'POST',
          contentType: false,
          processData: false,
          async: true,
          timeout: 0,
          success: function(response){
             if(response != 0){
                  document.getElementById("result").innerHTML = response;
             }else{
                alert('Error');
             }
          },
       });

}
</script>
</head>
<body>

<form id="formesempio">
<input type="text" id="nome">
<input type="button" value="Play" onclick="javascript:reply()">
</form>
<p>Result: <span id="result"></span></p>

<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
</body>
</html>

server.php

<?php
$command = "python3 /var/www/html/DBR/predict.py --fn /var/www/html/img.jpg";
$out = shell_exec($command);
echo $out;
?>

预测.py

from tflite_runtime.interpreter import Interpreter
from PIL import Image
import numpy as np
import time
import argparse
import pandas as pd
from DBR_utils import print_human_readable_dog_deploy, get_dog_from_predictions


# Variabili globali
model_path = "DBR/DBR.tflite"
label_path = "DBR/IT_breeds.txt"






def set_input_tensor(interpreter, image):
  tensor_index = interpreter.get_input_details()[0]['index']
  input_tensor = interpreter.tensor(tensor_index)()[0]
  input_tensor[:, :] = image

def classify_image(interpreter, image, top_k=1):
  set_input_tensor(interpreter, image)

  interpreter.invoke()
  output_details = interpreter.get_output_details()[0]
  output = interpreter.get_tensor(output_details['index'])
  return output



# -- Parser --
parser = argparse.ArgumentParser(description='DBR')
parser.add_argument('--fn', type=str, required=True, help='filename')
args = parser.parse_args()


interpreter = Interpreter(model_path)
#print("Model Loaded Successfully.")

interpreter.allocate_tensors()
_, height, width, _ = interpreter.get_input_details()[0]['shape']
#print("Image Shape (", width, ",", height, ")")

# Load an image to be classified.
image = Image.open(args.fn).convert('RGB').resize((width, height))

# Classify the image.
time1 = time.time()
output = classify_image(interpreter, image)
time2 = time.time()
classification_time = np.round(time2-time1, 3)
#print("Classificaiton Time =", classification_time, "seconds.")

labels = []
with open(label_path, 'r') as f:
    tmp = f.readlines()
    for l in tmp:
        labels.append(l.rstrip())

labels = pd.Series(labels)
dog = get_dog_from_predictions(np.squeeze(output), labels, args.fn)
res = print_human_readable_dog_deploy(dog)
print(res)

Tags： imageimport脚本inputoutputgettimehtml
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