如何在Linux上打开jnlp文件 (linux 打开jnlp)
jnlp文件是Java Network Launch Protocol的缩写，它是一种Java Web Start技术的文件格式。通过jnlp文件，可以方便地在不同的平台和操作系统上启动Java应用程序。但是，在Linux系统上打开jnlp文件并不是一件简单的事情，因为Linux系统默认的Java环境有一些限制。本文将介绍如何在Linux系统上打开jnlp文件的方法。
步骤一：安装Java环境
需要在Linux系统上安装Java环境。目前，Java环境的版本已经更新到了第13版。如果您还没有安装Java环境，可以使用以下命令来安装：
sudo apt-get install default-jre
sudo apt install default-jdk
这是针对Debian或Ubuntu系统的命令，如果您使用的是其它Linux系统，可以根据自己的系统类型和发行版使用相应的命令来安装Java环境。安装完成后，可以通过以下命令来检查Java环境版本：
java -version
步骤二：安装IcedTea-Web
在Linux系统中，通过Web启动Java应用程序需要依赖IcedTea-Web插件。因此，在打开jnlp文件之前，需要先安装IcedTea-Web插件。可以使用以下命令来安装：
sudo apt-get install icedtea-plugin
此命令适用于基于Debian或Ubuntu系统的Linux，您可以根据自己的系统类型和发行版使用相应的命令来安装IcedTea-Web插件。
步骤三：安装OpenJDK
如果您的Java应用程序需要使用OpenJDK，那么您需要先安装OpenJDK。可以使用以下命令来安装：
sudo apt-get install openjdk-8-jre
此命令将安装OpenJDK 8版本，如果您需要安装其它版本的OpenJDK，可以根据自己的需求和系统类型使用相应的命令来安装。在安装完成后，可以通过以下命令来检查OpenJDK的版本：
java -version
步骤四：打开jnlp文件
安装完所有必要的组件后，现在可以尝试打开jnlp文件了。通常情况下，只需要双击jnlp文件，系统会自动启动Java应用程序。如果系统没有自动启动Java应用程序，可以按照以下步骤手动打开jnlp文件：
Step 1：在文件管理器中找到jnlp文件，鼠标右键单击该文件。
Step 2：选择“打开方式”，然后选择“使用IcedTea-web打开”。
Step 3：在打开的对话框中，勾选“总是使用该应用程序打开该类型的文件”。
Step 4：单击“确定”按钮，系统会自动启动Java应用程序并打开jnlp文件。
需要注意的是，有些jnlp文件可能需要特定的Java环境和插件，如果提示找不到相关组件，可以根据提示信息来安装相应的组件。
在Linux系统上打开jnlp文件可能需要安装多个组件和插件，但只要按照上述步骤依次进行，就能顺利打开jnlp文件并启动Java应用程序。在此过程中，需要注意Java环境和插件的版本问题，不同的应用程序可能需要不同版本的Java环境和插件，因此在安装之前更好了解应用程序的需求并选择相应的版本。
相关问题拓展阅读：
如何用python结合cplex求解混合整数规划问题
之一步：注册IBM id账号
第二步：下载相关系统的CPLEX（windows/linux/mac）
这里需要系统中安装有JAVA，选择 open with Java web start launcher （需要下载JAVA），打开后就开始进入下载页面。
补充JAVA安装：
备注：JAVA可以通过rpm包安装，或者是bin文件安装。Rpm安装可以直接双击就可以打开jnlp后缀的文件，bin文件安装的话，需要在图形界面的命令行下执行：javaws ***.jnlp打开。我采用的是bin文件安装。
1、下载你想要的java版本压缩包。
JRE下载：
JDK下载：
2、对下载的文件进行解压
3、修改环境变量：
vim ~/.bashrc
#加入以下内容
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_144
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
#保存后使之生效
source ~/.bashrc
第三步：下载完.bin文件后，修改文件的权限chmod +x filename.bin。然后用命令执行./filename.bin。进入安装。安装过程中需要设置安装路径，所以更好使用超级权限进行安装。默认路径为：/opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio_Community127
第四步：设置 CPLEX 的 Python API
CPLEX 的旁乎帆 Python API 属于 IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 的一部分。
与CPLEX Python API 关联的模块驻留在目录 yourCPLEXhome/python/VERSION/PLATFORM 中（或文件夹 yourCPLEXhome\python\VERSION\PLATFORM 中），运雹此处 yourCPLEXhome 指定 CPLEX 安装为 IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 一部顷胡分的位置，VERSION 指定与 CPLEX 兼容的 Python 版本，而 PLATFORM 表示操作系统与编译器的组合。
有两种可相互替代的方法来设置 CPLEX 的 Python API。
• 首选且最常用的方法是使用位于目录 yourCPLEXhome/python/VERSION/PLATFORM 中（或文件夹 yourCPLEXhome\python\VERSION\PLATFORM 中）的脚本 setup.py。
• 或者，也可以将环境变量 PYTHONPATH 设置为 yourCPLEXhome/python/VERSION/PLATFORM 并通过 CPLEX 来开始运行 Python 脚本。
在以下段落中对这两种方法均进行了进一步详述。
使用脚本 setup.py
要在系统上安装 CPLEX-Python 模块，请使用位于 yourCplexhome/python/VERSION/PLATFORM 中的脚本 setup.py。 如果要将 CPLEX-Python 模块安装在非缺省位置，请使用选项 –home 识别安装目录。 例如，要将 CPLEX-Python 模块安装在缺省位置，请从命令行使用以下命令：
python setup.py install
要安装在目录 yourPythonPackageshome/cplex 中，请从命令行使用以下命令：
python setup.py install –home yourPythonPackageshome/cplex
这两个命令（缺省和指定主目录）均会调用 Python 包 distutils。 有关适用于该软件包的其他选项，请参考 Python distutils 的文档。
设置环境变量 PYTHONPATH
如果并行运行 CPLEX 的多个版本，那么请使用此方法：通过环境变量 PYTHONPATH 来向 Python 安装声明 CPLEX 及其 Python API 的位置。
要开始使用 CPLEX Python API，请将 Python 路径环境变量 PYTHONPATH 设置为值 yourCplexhome/python/VERSION/PLATFORM。 通过设置此环境变量，该版本的 Python 可以找到其所需的 CPLEX 模块以运行使用 CPLEX Python API 的 Python 命令和脚本。
后续步骤
通过这些可相互替代的方法之一设置 Python 环境后，便可以前进至启动 CPLEX Python API主题。
第五步：实例
Python — version 2.7
有3个不同求解方式：
execfile(“cplexpypath.py”)
import cplex
from cplex.exceptions import CplexError
import sys
# data common to all populateby functions
my_obj =
my_ub=
my_colnames =
my_rhs =
my_rownames =
my_sense = “LL”
def populatebyrow(prob):
prob.objective.set_sense(prob.objective.sense.maximize)
# since lower bounds are all 0.0 (the default), lb is omitted here
prob.variables.add(obj = my_obj, ub = my_ub, names = my_colnames)
# can query variables like the following bounds and names:
# lbs is a list of all the lower bounds
lbs = prob.variables.get_lower_bounds()
# ub1 is just the first lower bound
ub1 = prob.variables.get_upper_bounds(0)
# names is
names = prob.variables.get_names()
rows = ,>,
,>>
prob.linear_constraints.add(lin_expr = rows, senses = my_sense,
rhs = my_rhs, names = my_rownames)
# because there are two arguments, they are taken to specify a range
# thus, cols is the entire constraint matrix as a list of column vectors
cols = prob.variables.get_cols(“x1”, “x3”)
def populatebycolumn(prob):
prob.objective.set_sense(prob.objective.sense.maximize)
prob.linear_constraints.add(rhs = my_rhs, senses = my_sense,
names = my_rownames)
c = ,>,
,>,
,>>
prob.variables.add(obj = my_obj, ub = my_ub, names = my_colnames,
columns = c)
def populatebynonzero(prob):
prob.objective.set_sense(prob.objective.sense.maximize)
prob.linear_constraints.add(rhs = my_rhs, senses = my_sense,
names = my_rownames)
prob.variables.add(obj = my_obj, ub = my_ub, names = my_colnames)
rows =
cols =
vals =
prob.linear_constraints.set_coefficients(zip(rows, cols, vals))
# can also change one coefficient at a time
# prob.linear_constraints.set_coefficients(1,1,-3.0)
# or pass in a list of triples
# prob.linear_constraints.set_coefficients()
def lpex1(pop_method):
try:
my_prob = cplex.Cplex()
if pop_method == “r”:
handle = populatebyrow(my_prob)
if pop_method == “c”:
handle = populatebycolumn(my_prob)
if pop_method == “n”:
handle = populatebynonzero(my_prob)
my_prob.solve()
except CplexError, exc:
print exc
return
numrows = my_prob.linear_constraints.get_num()
numcols = my_prob.variables.get_num()
# solution.get_status() returns an integer code
print “Solution status = ” , my_prob.solution.get_status(), “:”,
# the following line prints the corresponding string
print my_prob.solution.status
print “Solution value = “, my_prob.solution.get_objective_value()
slack = my_prob.solution.get_linear_slacks()
pi = my_prob.solution.get_dual_values()
x = my_prob.solution.get_values()
dj = my_prob.solution.get_reduced_costs()
for i in range(numrows):
print “Row %d: Slack = %10f Pi = %10f” % (i, slack, pi)
for j in range(numcols):
print “Column %d: Value = %10f Reduced cost = %10f” % (j, x, dj)
my_prob.write(“lpex1.lp”)
if __name__ == “__main__”:
if len(sys.argv) != 2 or sys.argv not in :
print “Usage: lpex1.py -X”
print ” where X is one of the following options:”
print ” rgenerate problem by row”
print ” cgenerate problem by column”
print ” ngenerate problem by nonzero”
print ” Exiting…”
sys.exit(-1)
lpex1(sys.argv)
else:
prompt = “””Enter the letter indicating how the problem data should be populated:
r : populate by rows
c : populate by columns
n : populate by nonzeros\n ? > “””
r = ‘r’
c = ‘c’
n = ‘n’
lpex1(input(prompt))
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