


Apprenez étape par étape à utiliser Python pour vous connecter à l'interface Qiniu Cloud afin de réaliser le transcodage vidéo
Apprenez étape par étape comment utiliser Python pour vous connecter à l'interface Qiniu Cloud afin de réaliser le transcodage vidéo
Avec le développement continu d'Internet, la vidéo est devenue un moyen important pour les gens de transmettre des informations, des divertissements et des apprentissages. Dans notre vie quotidienne, nous rencontrons souvent des situations où nous devons convertir ou compresser des vidéos. Qiniu Cloud, en tant que fournisseur professionnel de services de stockage et de traitement cloud, fournit aux développeurs des solutions complètes de transcodage vidéo. Cet article expliquera comment utiliser le langage Python pour se connecter à l'interface Qiniu Cloud afin de réaliser la fonction de transcodage vidéo.
Étape 1 : Installer les dépendances
Avant de commencer, nous devons installer certains packages logiciels nécessaires. Tout d’abord, nous devons installer l’environnement de développement Python, puis nous devons installer le SDK Python de Qiniu Cloud.
Utilisez la ligne de commande pour installer le SDK Python :
pip install qiniu
Étape 2 : Introduire les packages de dépendances
Importez les packages Python requis, y compris qiniu et json.
import qiniu import json
Étape 3 : Configurer les informations clés
Pour utiliser les services de Qiniu Cloud, nous devons fournir une clé d'accès et une clé secrète. Nous pouvons créer une nouvelle paire de clés sur la console Qiniu Cloud.
access_key = 'your_access_key' secret_key = 'your_secret_key'
Étape 4 : Créer un préréglage de transcodage
Sur Qiniu Cloud, nous pouvons prédéfinir certains paramètres de transcodage pour une utilisation directe pendant le transcodage. En créant un préréglage, nous pouvons spécifier le format cible, la résolution, le débit binaire, etc. pour le transcodage.
pfop = qiniu.fop.Pfop(access_key, secret_key) preset_name = 'your_preset_name' # 预设名称 preset = "avthumb/mp4/s/640x480/vb/1.25m" # 预设内容 # 创建预设 pfop.create_preset(preset_name, preset)
Étape 5 : Lancer une demande de transcodage
Nous pouvons lancer une demande de transcodage en construisant un objet d'opération de persistance (pfop). Dans la demande de transcodage, nous devons spécifier l'URL de la vidéo source et l'URL de rappel du résultat du traitement de persistance.
# 源视频URL src_url = 'your_src_url' # 目标存储空间和文件名 bucket = 'your_bucket' key = 'your_key' # 转码结果回调URL pipeline = 'your_pipeline' notify_url = 'your_notify_url' # 发起转码请求 ret, info = pfop.execute(bucket, key, src_url, pipeline, notify_url=notify_url) print(info)
Étape 6 : Traiter les résultats du transcodage
Nous pouvons traiter les résultats du transcodage en écoutant l'URL de rappel de la demande de transcodage. Une fois le transcodage terminé, Qiniu Cloud enverra les résultats du traitement à l'URL de rappel spécifiée en mode POST.
from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/get_notify', methods=['POST']) def get_notify(): # 获取转码结果 res = json.loads(request.data.decode('utf-8')) print(res) return 'success' if __name__ == '__main__': app.run(port=8080)
Ci-dessus sont les étapes détaillées pour utiliser Python pour se connecter à l'interface Qiniu Cloud afin d'implémenter le transcodage vidéo. Pour plus de paramètres et de fonctionnalités avancées de la fonction de transcodage vidéo de Qiniu Cloud, veuillez vous référer à la documentation officielle. J'espère que cet article pourra être utile à tout le monde dans le domaine du transcodage vidéo.
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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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.

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:

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Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

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

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