


Python stellt eine Verbindung zur Alibaba Cloud-Schnittstelle her, um Echtzeit-Videoanalysen und intelligente Empfehlungsfunktionen zu realisieren
Python stellt eine Verbindung zur Alibaba Cloud-Schnittstelle her, um Echtzeit-Videoanalysen und intelligente Empfehlungsfunktionen zu implementieren.
Alibaba Cloud ist ein weltweit führender Cloud-Computing-Dienstleister, der eine Fülle von Datenverarbeitungs- und Analysediensten bereitstellt. Über die von Alibaba Cloud bereitgestellte Schnittstelle können wir mit Python Programme schreiben, um Echtzeit-Videoanalysen und intelligente Empfehlungsfunktionen zu implementieren. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie über Python eine Verbindung zur Alibaba Cloud-Schnittstelle herstellen, und der Implementierungsprozess anhand von Codebeispielen demonstriert.
Zuerst müssen wir einen Zugriffsschlüssel auf der Alibaba Cloud-Konsole erstellen und den intelligenten Videoanalyse- und Empfehlungsdienst aktivieren. Nachdem wir den Zugriffsschlüssel erhalten haben, können wir die Python-Drittanbieterbibliothek alibabacloud-python-sdk-core verwenden, um eine Verbindung zur Alibaba Cloud-Schnittstelle herzustellen. Stellen Sie vor dem Start sicher, dass Sie die Bibliothek alibabacloud-python-sdk-core installiert haben.
Das Folgende ist ein Codebeispiel für die Verbindung mit der Alibaba Cloud-Schnittstelle:
from alibabacloud_vod_20180724.client import Client as Vod20180724Client from alibabacloud_vod_20180510.client import Client as Vod20180510Client from alibabacloud_vod_20170321.client import Client as Vod20170321Client from alibabacloud_teahouse20180202.client import Client as Teahouse20180202Client from alibabacloud_vod_20190109.client import Client as Vod20190109Client from alibabacloud_cdn20141111.client import Client as Cdn20141111Client from alibabacloud_dataworks_public_20200518.client import Client as Dataworks_public_20200518Client from alibabacloud_oss20190601.client import Client as Oss20190601Client from alibabacloud_vod_20170321.models import SubmitAIJobRequest from alibabacloud_credentials.models import AccessKeyCredential from alibabacloud_credentials.models import BearerTokenCredential from alibabacloud_credentials.models import EcsRamRoleCredential ############ 阿里云视频点播文分类服务截至2019年3月31日停止续费,产品正在进行业务调整,免费试用服务调整至2018年2月8日 class StorageInfo: def __init__(self, accessKeyId=None, secretAccessKey=None): self.access_key_id = accessKeyId self.secret_access_key = secretAccessKey class VODClient: def __init__(self, storageInfo=None): if storageInfo: self.default_client = AcsClient(storageInfo.access_key_id, storageInfo.secret_access_key, REGION) else: self.default_client = DefaultAcsClient(REGION, True) def submit_ai_job(self, **kwargs): request = SubmitAIJobRequest.SubmitAIJobRequest() request.set_accept_format('json') #设置请求参数 for key, value in kwargs.items(): request.add_query_param(key, value) # 发起请求 response = self.default_client.do_action(request) return json.loads(response.decode("utf-8"))
Der obige Code importiert hauptsächlich die alibabacloud-python-sdk-core-Bibliothek und definiert eine Klasse namens VODClient für die Verbindung mit dem Video-on-Demand-Dienst von Alibaba Cloud. Die Methode „submit_ai_job“ wird zum Senden von Jobaufgaben mit künstlicher Intelligenz verwendet. Beim Aufruf der Methode „submit_ai_job“ müssen Sie einige Parameter übergeben, um verschiedene Aufgaben zu implementieren.
Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung von VODClient für die intelligente Videoanalyse:
from alibabacloud_alisecur_actiontrail_20190228.client import Client as AlisecurActiontrail20190228Client from alibabacloud_ams_mes_20190815.client import Client as AmsMes20190815Client from alibabacloud_oss20190601.client import Client as Oss20190601Client from alibabacloud_teahouse20180202.client import Client as Teahouse20180202Client from alibabacloud_alisecur_common_20191226.client import Client as AlisecurCommon20191226Client from alibabacloud_alisecur_detect_20181012.client import Client as AlisecurDetect20181012Client from alibabacloud_teahouse20160907.client import Client as Teahouse20160907Client from alibabacloud_alisecur_firewall_20180816.client import Client as AlisecurFirewall20180816Client from alibabacloud_alisecur_common_20191226.models import SetAccountRequest from alibabacloud_alisecur_firewall_20180816.models import SetDomainRequest from alibabacloud_credentials.models import AccessKeyCredential from alibabacloud_credentials.models import BearerTokenCredential from alibabacloud_credentials.models import EcsRamRoleCredential from vod_client import * def main(storage_info): access_key_id = storage_info.access_key_id secret_access_key = storage_info.secret_access_key vod_client = VODClient(StorageInfo(access_key_id, secret_access_key)) # 提交人工智能作业任务 result = vod_client.submit_ai_job(Name='task1', Type='tag', MediaId='your_media_id') print(result) if __name__ == "__main__": # 填写你的Access Key信息 access_key_id = "<your-access-key-id>" secret_access_key = "<your-secret-access-key>" storage_info = StorageInfo(access_key_id, secret_access_key) main(storage_info)
Im obigen Beispiel instanziieren wir VODClient und übergeben die Zugriffsschlüsselinformationen. Beim Aufruf der Methode „submit_ai_job“ stellen wir die Parameter Name, Type und MediaId bereit, die jeweils den Aufgabennamen, den Aufgabentyp und die Video-ID darstellen. Nach dem Aufruf der Methode „submit_ai_job“ ist das zurückgegebene Ergebnis eine Zeichenfolge im JSON-Format, die wir analysieren können, um relevante Informationen zu erhalten.
Neben der intelligenten Videoanalyse bietet Alibaba Cloud auch intelligente Empfehlungsdienste, die Benutzern basierend auf ihrem Verhalten und ihren Vorlieben relevante Inhalte empfehlen können. Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung des intelligenten Empfehlungsdienstes von Alibaba Cloud:
from alibabacloud_teahouse20160907.client import Client as Teahouse20160907Client from alibabacloud_teahouse20160907.models import GetUserRecommendationRequest from alibabacloud_credentials.models import AccessKeyCredential from alibabacloud_credentials.models import BearerTokenCredential from alibabacloud_credentials.models import EcsRamRoleCredential def main(access_key_id, secret_access_key): tea_house_client = Teahouse20160907Client(AccessKeyCredential(accessKeyId=access_key_id, secretAccessKey=secret_access_key)) # 获取推荐 request = GetUserRecommendationRequest.GetUserRecommendationRequest() request.set_accept_format('json') request.set_UserId('your-user-id') request.set_ItemKey("movie") response = tea_house_client.do_action_with_exception(request) print(response) if __name__ == "__main__": access_key_id = "<your-access-key-id>" secret_access_key = "<your-secret-access-key>" main(access_key_id, secret_access_key)
Im obigen Beispiel haben wir eine Klasse mit dem Namen Teahouse20160907Client instanziiert, um eine Verbindung zum intelligenten Empfehlungsdienst von Alibaba Cloud herzustellen. Beim Aufruf der GetUserRecommendationRequest-Methode müssen wir die Parameter UserId und ItemKey übergeben, die die Benutzer-ID bzw. den empfohlenen Inhaltstyp darstellen. Die Antwort ist eine Zeichenfolge im JSON-Format, die wir analysieren können, um empfohlene Ergebnisse zu erhalten.
Durch die obigen Codebeispiele können wir Python verwenden, um eine Verbindung zur Alibaba Cloud-Schnittstelle herzustellen und Echtzeit-Videoanalysen und intelligente Empfehlungsfunktionen zu implementieren. Je nach spezifischem Bedarf können wir verschiedene Schnittstellen und Methoden aufrufen, um mehr Funktionen zu erreichen. Die von Alibaba Cloud bereitgestellten Cloud-Computing-Dienste stellen Entwicklern leistungsstarke Tools zur Verfügung, die uns helfen, Daten besser zu verarbeiten und zu analysieren und den Intelligenzgrad von Produkten zu verbessern. Nutzen wir die leistungsstarken Funktionen von Python und Alibaba Cloud, um mehr Möglichkeiten zu schaffen!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython stellt eine Verbindung zur Alibaba Cloud-Schnittstelle her, um Echtzeit-Videoanalysen und intelligente Empfehlungsfunktionen zu realisieren. 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.

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.

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.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

VS Code ist der vollständige Name Visual Studio Code, der eine kostenlose und open-Source-plattformübergreifende Code-Editor und Entwicklungsumgebung von Microsoft ist. Es unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen und bietet Syntax -Hervorhebung, automatische Codebettel, Code -Snippets und intelligente Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Entwicklungseffizienz. Durch ein reiches Erweiterungs -Ökosystem können Benutzer bestimmte Bedürfnisse und Sprachen wie Debugger, Code -Formatierungs -Tools und Git -Integrationen erweitern. VS -Code enthält auch einen intuitiven Debugger, mit dem Fehler in Ihrem Code schnell gefunden und behoben werden können.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

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.
