本篇博文只是探索中记录，别指望很优雅，能def的我绝不let。

1：添加此功能库

此功能通过clj-python库实现，此库的项目地址：https://github.com/clj-python/libpython-clj，另外这个库能够从python调用clojure（有很多限制哦）。

首先在project.clj中添加此依赖，版本号根据自动提示而定好了：

[clj-python/libpython-clj "2.017"]

然后需要配置里面，比如我在一个config文件中写如下的代码：

(ns clojure-study.config
  (:require [libpython-clj2.python :as py]))
;; 这是用anaconda搞的
(py/initialize! :python-executable "/other/soft/anaconda/envs/py3/bin/python3.9"
                :library-path "/other/soft/anaconda/envs/py3/lib/libpython3.9.so")

官方写的文档都是在anaconda中，其实venv看起来也行。这是调用的在anaconda的虚拟机中的python，这个反正只是配置个虚拟环境，其实不用虚拟机也能玩。
可以让project把其设置成为开始的命名控件，这样项目一启动，这个配置跟着设置完毕：

:repl-options {:init-ns clojure-study.config}

2:添加python的库

这需要将python的require加入到clojure中，假设我们下面都在with-python.clj中搞的：

(ns clojure-study.with-python
  (:require [libpython-clj2.require :refer [require-python]]))

要require下python的库，比如numpy，就是如下的样子：

(require-python '[numpy :as np])

OK，这下就可以用numpy这个python包搞事情了，比如：

(def test-ary (np/array [[1 2][3 4]]))

3：搞一下我们要用的muggle-ocr

添加muggle-ocr，指定用阿里的源

pip install muggle-ocr -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

试一试吧：

(py/from-import muggle_ocr.sdk SDK) 
(require-python '[builtins :as python])
(require-python '[muggle_ocr])
(def sdk (SDK (py/py.- muggle_ocr/ModelType OCR)))
(def f (python/open "/other/project/python/data_analysis/files/code_image/xuji_code.png" "rb"))
(def b (py/py. f read))
(py/py. f close)
(py/py. sdk predict b)

OK，会返回个识别出的字符串，如例子中的是

=>"2379"

4：关于Clojure和Python的考量

①体积：能不用python就不用，因为一个env可能会很大，但是一个jar包会小很多。

②clojure基于JVM，可以一次编译随处运行，python只是语言跨平台，编译后的文件不能，所以用了python反而不能运行时跨平台了。

③速度：clojure可以线程级并行和并发。python还是进程级（因为GIL）。

④生态：Clojure的生态很棒，各种ide和编辑器功能都要好的多。python用lisp形式的二奶语言叫Hy，但是生态真的不好，最佳搭档是spacemacs，但是这个玩意竟然不能够补全包名之类的，还指定版本（最佳的是0.20.0）。Clojure的keyword比字符串做字典的key好受的多，最起码能补齐。

⑤lisp：惰性计算什么的python也可以实现，但是麻烦。

⑥anaconda-navigator：Clojure用java9高分屏已经解决，但是anaconda-navigator,还真是有没有放大都不合适。

这里用python是用一些clojure缺乏的特性，毕竟python的包实在太多了，用起来也简单。比如俺们例子里面的muggle_ocr，其实numpy、pandas啥的，有clojure下的incanter就够了，不够的时候也不提倡用这个玩意。

但是真的要完成，时间还很紧，只能说有这个东西“真香”。适用于python向lisp和clojure进阶的人。

5：总结

其他的后续需要了再添加。