


Tutoriel d'accueil des interfaces Python et Youpaiyun : implémentation de la fonction de montage vidéo
Tutoriel sur l'interface de Python avec l'interface Youpai Cloud : Implémentation de la fonction de montage vidéo
Introduction :
Avec le développement d'Internet, l'importance du contenu vidéo a progressivement augmenté et le montage vidéo est devenu un sujet brûlant de préoccupation pour de nombreux développeurs. En tant que fournisseur de stockage et de traitement cloud bien connu en Chine, les fonctions puissantes de Youpaiyun et son interface API facile à utiliser offrent aux développeurs la possibilité de mettre en œuvre rapidement le montage vidéo. Cet article expliquera comment utiliser le langage Python pour s'interfacer avec l'interface Youpai Cloud afin de réaliser la fonction de montage vidéo.
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Préparation :
Avant de commencer, nous devons effectuer les préparations suivantes :- Enregistrer un compte Youpaiyun et activer les services de stockage et de traitement ;
- Installer l'environnement de développement Python ;
- Installer le SDK Python Youpaiyun ;
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Créer un nouveau projet :
Tout d'abord, créons un nouveau projet Python localement. Ouvrez un terminal ou une invite de commande, entrez dans le répertoire du projet et exécutez la commande suivante :mkdir video_editing cd video_editing
Copier après la connexion Installez le SDK Python Youpaiyun :
Youpaiyun fournit un SDK Python pour simplifier l'amarrage avec l'interface Youpaiyun. Dans le répertoire du projet, exécutez la commande suivante pour installer le SDK :pip install upyun
Copier après la connexionImportez le SDK et configurez les informations du compte :
Dans le répertoire du projet, créez un fichier nomméconfig.py
et ajoutez le suivant Collez le code dans le fichier :config.py
的文件,并将以下代码粘贴到文件中: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)
Copier après la connexion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: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)
Copier après la connexion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
Veuillez remplacerpython video_editing.py
Copier après la connexionvotre_nom_bucket
,votre_opérateur
etvotre_mot de passe
par les informations réelles de votre compte Youpaiyun.-
Ensuite, nous écrirons du code pour implémenter la fonction de montage vidéo. Dans le répertoire du projet, créez un fichier appelé
Implémentation de la fonction de montage vidéo :video_editing.py
et collez le code suivant dans le fichier :rrreee
Veuillez remplaceryour_source_url
par votre adresse source vidéo réelle.start_time
etend_time
représentent l'heure de début et de fin du clip (unité : secondes).output_path
représente le chemin de stockage vidéo après l'édition.
Exécutez le code :
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
