


Tutorial zum Andocken der Python- und Youpaiyun-Schnittstelle: Implementierung der Videobearbeitungsfunktion
Tutorial zur Verbindung von Python mit der Youpai Cloud-Schnittstelle: Implementierung der Videobearbeitungsfunktion
Einführung:
Mit der Entwicklung des Internets hat die Bedeutung von Videoinhalten allmählich zugenommen, und die Videobearbeitung ist für viele Entwickler zu einem heißen Thema geworden. Als bekannter Cloud-Speicher- und Cloud-Verarbeitungsanbieter in China bieten die leistungsstarken Funktionen und die benutzerfreundliche API-Schnittstelle von Youpaiyun Entwicklern die Möglichkeit, die Videobearbeitung schnell umzusetzen. In diesem Artikel wird erläutert, wie die Python-Sprache als Schnittstelle zur Youpai Cloud-Schnittstelle verwendet wird, um die Videobearbeitungsfunktion zu realisieren.
-
Vorbereitung:
Bevor wir beginnen, müssen wir die folgenden Vorbereitungen abschließen:- Registrieren Sie ein Youpaiyun-Konto und aktivieren Sie die Speicher- und Verarbeitungsdienste;
- Installieren Sie das Youpaiyun Python SDK.
Erstellen Sie ein neues Projekt: - Erstens erstellen wir lokal ein neues Python-Projekt. Öffnen Sie ein Terminal oder eine Eingabeaufforderung, geben Sie das Projektverzeichnis ein und führen Sie den folgenden Befehl aus:
mkdir video_editing cd video_editing
Nach dem Login kopieren Installieren Sie das Youpaiyun Python SDK: - Youpaiyun bietet ein Python SDK, um das Andocken an die Youpaiyun-Schnittstelle zu vereinfachen. Führen Sie im Projektverzeichnis den folgenden Befehl aus, um das SDK zu installieren:
pip install upyun
Nach dem Login kopierenImportieren Sie das SDK und konfigurieren Sie Kontoinformationen: - Erstellen Sie im Projektverzeichnis eine Datei mit dem Namen
config.py
und fügen Sie die hinzu Fügen Sie folgenden Code in die Datei ein:import upyun # 又拍云账号信息 BUCKET_NAME = 'your_bucket_name' OPERATOR = 'your_operator' PASSWORD = 'your_password' # 创建 UPYun 对象 up = upyun.UpYun(BUCKET_NAME, OPERATOR, PASSWORD)
Nach dem Login kopieren
Bitte ersetzen Sieyour_bucket_name
,your_operator
undyour_password
durch Ihre tatsächlichen Youpaiyun-Kontoinformationen.config.py
的文件,并将以下代码粘贴到文件中:import config import upyun import requests def video_editing(source_url, start_time, end_time, output_path): # 构造又拍云云处理所需要的参数 params = { 'source': source_url, 'timeline': f'{start_time},{end_time}', 'save_as': output_path } # 调用又拍云云处理接口 response = requests.post('http://p0.api.upyun.com/tasks', data=params, auth=(config.OPERATOR, config.PASSWORD)) # 打印处理结果 print(response.json()) # 调用视频剪辑功能 source_url = 'http://your_source_url.mp4' start_time = 10 end_time = 20 output_path = '/video/output.mp4' video_editing(source_url, start_time, end_time, output_path)
Nach dem Login kopieren请将
your_bucket_name
、your_operator
和your_password
替换为实际的又拍云账号信息。 实现视频剪辑功能:
接下来,我们将编写代码实现视频剪辑功能。在项目目录下,创建一个名为video_editing.py
的文件,并将以下代码粘贴到文件中:python video_editing.py
Nach dem Login kopieren请将
your_source_url
替换为实际的视频源地址。start_time
和end_time
表示需要剪辑的起始和结束时间(单位:秒)。output_path
- Implementierung der Videobearbeitungsfunktion:
Als nächstes schreiben wir Code zur Implementierung der Videobearbeitungsfunktion. Erstellen Sie im Projektverzeichnis eine Datei mit dem Namen
Bitte ersetzen Sievideo_editing.py
und fügen Sie den folgenden Code in die Datei ein:
rrreeeyour_source_url
durch Ihre tatsächliche Videoquelladresse.start_time
undend_time
stellen die Start- und Endzeit des Clips dar (Einheit: Sekunden).output_path
stellt den Videospeicherpfad nach der Bearbeitung dar.
Führen Sie im Terminal oder in der Eingabeaufforderung den folgenden Befehl aus, um den Code auszuführen:
rrreee
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTutorial zum Andocken der Python- und Youpaiyun-Schnittstelle: Implementierung der Videobearbeitungsfunktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
