Используя ES2017, вы должны иметь это как объявление функции
async function foo() {
var response = await $.ajax({url: '...'})
return response;
}
и выполнить его следующим образом.
(async function() {
try {
var result = await foo()
console.log(result)
} catch (e) {}
})()
Или синтаксис Promise
foo().then(response => {
console.log(response)
}).catch(error => {
console.log(error)
})
Существует несколько альтернативных инструментов для преобразования кода Matlab в код Python (еще не проверено):
Кроме того, для тех, кто интересуется интерфейсом между двумя языками и не :
pymatlab
: обмениваться данными с Python, отправляя данные в рабочее пространство MATLAB, работая с ними со сценариями и оттягивая результат данные pymat2
: продолжение, казалось бы, оставленного PyMat. mlabwrap
, mlabwrap-purepy : сделайте Matlab похожим на библиотеку Python (на основе PyMat) oct2py
: запустите команды GNU Octave из Python pymex
: внедряет интерпретатор Python в Matlab, также на File Exchange matpy
: Доступ к MATLAB по-разному : создавать переменные, доступ к файлам .mat, прямой интерфейс к движку MATLAB (требуется установка MATLAB). Btw может быть полезен для поиска других советов по миграции:
В другом примечании, хотя я вообще не поклонник fortran
, для людей, которые могут найти его полезным, есть:
OMPC , «Компилятор Matlab-to-Python с открытым исходным кодом», упомянутый @IoannisFilippidis в , его ответ , - не использовал его, хотя.
Я не знаю никаких автоматических инструментов, но здесь есть общее руководство: http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users
В общем, я бы просто посмотрите на документацию numpy, которая очень хороша. Некоторые имена методов отображаются напрямую, хотя есть различия. Мне не потребовалось много времени, чтобы перейти от Matlab к Numpy, когда я сделал прыжок пару лет назад.
Также есть oct2py, который может вызывать файлы .m в файле python
https://pypi.python.org/pypi/oct2py
Требуется GNU Octave, который очень совместим с MATLAB.