Lernen Sie Python, um das Andocken der Qiniu Cloud-Schnittstelle zu implementieren und die Bildkonvertierungsfunktion zu realisieren
Einführung:
Mit der Entwicklung des Internets spielen Bilder eine sehr wichtige Rolle in unserem täglichen Leben. Bei der Website-Entwicklung ist die Bildkonvertierung eine häufige Anforderung, beispielsweise das Skalieren, Zuschneiden oder Formatkonvertieren von Bildern. Qiniu Cloud ist ein bekannter Cloud-Speicherdienstleister in China, der leistungsstarke und stabile Bildverarbeitungsfunktionen bereitstellt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Python-Sprache eine Verbindung zur Schnittstelle von Qiniu Cloud herstellen und die Bildkonvertierungsfunktion realisieren.
1. Vorbereitung:
2. Abhängige Bibliotheken importieren:
Um die Anforderungsbibliothek zum Senden von HTTP-Anforderungen in einem Python-Projekt zu verwenden, müssen wir zuerst die Anforderungsbibliothek in den Code importieren.
import requests
3. Besorgen Sie sich das Upload-Zertifikat von Qiniu Cloud:
Bevor wir Bilder hochladen, müssen wir zuerst ein Upload-Zertifikat erhalten. Das Upload-Zertifikat von Qiniu Cloud ist ein Token, der zum Hochladen von Dateien verwendet wird und zur Überprüfung der Rechtmäßigkeit des Upload-Verhaltens dient. Der folgende Code zeigt, wie Sie die Upload-Anmeldeinformationen über die API von Qiniu Cloud erhalten.
access_key = 'your_access_key' # 七牛云的AccessKey
secret_key = 'your_secret_key' # 七牛云的SecretKey
bucket_name = 'your_bucket_name' # 存储空间名称
def get_upload_token(access_key, secret_key, bucket_name):
url = 'http://api.qiniu.com/put-policy/{}/put-policy'.format(bucket_name)
auth = requests.auth.HTTPBasicAuth(access_key, secret_key)
response = requests.get(url, auth=auth)
result = response.json()
if 'token' in result:
return result['token']
else:
raise ValueError('Failed to get upload token.')
upload_token = get_upload_token(access_key, secret_key, bucket_name) 4. Bilddateien hochladen:
Nach Erhalt des Upload-Zertifikats können wir mit dem Hochladen von Bilddateien beginnen. In Qiniu Cloud können wir einen benutzerdefinierten Schlüssel verwenden, um hochgeladene Dateiressourcen zu identifizieren. Der folgende Code zeigt, wie Sie mithilfe der Python-Sprache Bilddateien in Qiniu Cloud hochladen.
def upload_image(file_path, upload_token):
url = 'http://upload.qiniu.com/'
headers = {
'Content-Type': 'multipart/form-data',
}
files = {'file': open(file_path, 'rb')}
data = {'token': upload_token}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
result = response.json()
if 'key' in result:
return result['key']
else:
raise ValueError('Failed to upload image.')
image_path = 'your_image_path' # 待上传的图片文件路径
image_key = upload_image(image_path, upload_token) 5. Führen Sie Bildkonvertierungsvorgänge durch:
Nach dem erfolgreichen Hochladen der Bilddatei können wir über die API von Qiniu Cloud verschiedene Konvertierungsvorgänge für das Bild durchführen. Qiniu Cloud bietet viele leistungsstarke Bildverarbeitungsfunktionen wie Bildskalierung, Zuschneiden, Formatkonvertierung usw. Der folgende Code zeigt, wie Sie mithilfe der Python-Sprache die Schnittstelle von Qiniu Cloud aufrufen, um eine Bildskalierung und Formatkonvertierung zu erreichen.
def image_tranformation(image_key, new_image_key, width, height, format):
url = 'http://api.qiniu.com/image/v2/{}'.format(image_key)
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
}
params = {
'imageView2': '/{}.w_{}/h_{}/format/{}'.format(new_image_key, width, height, format),
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
with open(new_image_key, 'wb') as f:
f.write(response.content)
new_image_key = 'your_new_image_key' # 新生成的图片文件key
width = 500 # 新图片的宽度
height = 500 # 新图片的高度
format = 'jpg' # 新图片的格式
image_tranformation(image_key, new_image_key, width, height, format) 6. Zusammenfassung:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Python-Sprache eine Verbindung zur Schnittstelle von Qiniu Cloud herstellen und die Bildkonvertierungsfunktion realisieren. Durch das Studium dieses Artikels können Sie lernen, wie Sie die Python-Sprache und die API von Qiniu Cloud zum Hochladen und Konvertieren von Bildern verwenden. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen bei der Verwendung von Qiniu Cloud für die Bildverarbeitung hilfreich sein.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLernen Sie Python, um die Docking- und Bildkonvertierungsfunktion der Qiniu Cloud-Schnittstelle zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
