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Comment utiliser Python pour se connecter à l'interface cloud afin de réaliser le transcodage et l'accélération vidéo

王林
Libérer: 2023-07-07 21:58:35
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Comment utiliser Python pour se connecter à l'interface Youpaiyun afin de réaliser le transcodage et l'accélération vidéo

Youpaiyun est un fournisseur de services de stockage cloud bien connu en Chine et fournit une interface API riche pour permettre aux développeurs d'exploiter le contenu stocké. Cet article expliquera comment utiliser Python pour se connecter à l'interface cloud afin de réaliser des fonctions de transcodage et d'accélération vidéo.

Tout d'abord, nous devons installer le SDK Python de Youpaiyun, qui peut être installé via la commande suivante :

pip install upyun
Copier après la connexion

Ensuite, nous devons préparer les informations sur l'espace de service de Youpaiyun, y compris le nom du service, le compte et le mot de passe de l'opérateur, le nom de l'espace, etc.

Ce qui suit est un exemple de code simple qui montre comment utiliser Python pour s'interfacer avec l'interface Youpaiyun pour le transcodage et l'accélération vidéo :

import upyun

# 设置又拍云的服务空间信息
service = upyun.UpYun('your-service-name', 'your-operator', 'your-password')

# 设置视频转码参数
params = {
    'source': '/path/to/your/source.mp4',
    'notify_url': 'http://your-notify-url.com',
    'accept': 'json',
    'tasks': [
        {
            'type': 'video',
            'avopts': '/s/400x300',
            'save_as': '/path/to/your/target.mp4'
        }
    ]
}

# 发起视频转码请求
result = service.video_handler(params)

print(result)
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Dans le code ci-dessus, nous avons d'abord importé le module upyun et configuré les informations de l'espace de service de Youpaiyun. Ensuite, nous avons défini les paramètres de transcodage vidéo, notamment le chemin de la vidéo source, le chemin de la vidéo cible après transcodage et d'autres paramètres associés. Enfin, appelez la méthode video_handler pour lancer une requête de transcodage vidéo et imprimer le résultat. video_handler 方法发起视频转码的请求,并将结果打印出来。

除了视频转码,又拍云还提供了多种加速功能,包括 CDN 加速、视频加速等。接下来,我们看一下如何使用 Python 对接又拍云接口进行视频加速。

import upyun

# 设置又拍云的服务空间信息
service = upyun.UpYun('your-service-name', 'your-operator', 'your-password')

# 设置视频加速参数
params = {
    'source': '/path/to/your/source.mp4',
    'save_as': '/path/to/your/target.mp4',
    'notify_url': 'http://your-notify-url.com',
    'accept': 'json',
    'type': 'vod',
    'tasks': [
        {
            'name': 'video-convert',
            'avopts': '/s/400x300',
            'save_as': '/path/to/your/convert.mp4'
        },
        {
            'name': 'video-thumbnails',
            'save_as': '/path/to/your/thumbnails.jpg'
        }
    ]
}

# 发起视频加速请求
result = service.video_accelerate(params)

print(result)
Copier après la connexion

在上述代码中,我们首先导入了 upyun 模块,设置了又拍云的服务空间信息。然后,定义了视频加速的参数,包括源视频路径、转码完成后的目标视频路径、通知 URL、加速类型等。接着,我们定义了一系列任务,包括视频转码和获取视频缩略图。

最后,调用 video_accelerate

En plus du transcodage vidéo, Youpaiyun fournit également une variété de fonctions d'accélération, notamment l'accélération CDN, l'accélération vidéo, etc. Voyons ensuite comment utiliser Python pour se connecter à l'interface cloud pour l'accélération vidéo.

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Dans le code ci-dessus, nous avons d'abord importé le module upyun et défini les informations de l'espace de service de Youpaiyun. Ensuite, les paramètres de l'accélération vidéo sont définis, notamment le chemin vidéo source, le chemin vidéo cible après transcodage, l'URL de notification, le type d'accélération, etc. Ensuite, nous avons défini une série de tâches, notamment le transcodage vidéo et l'obtention de vignettes vidéo. 🎜🎜Enfin, appelez la méthode video_accelerate pour lancer une demande d'accélération vidéo et imprimer le résultat. 🎜🎜Grâce aux exemples de code ci-dessus, nous pouvons utiliser Python pour nous connecter à l'interface cloud afin de réaliser des fonctions de transcodage et d'accélération vidéo. Youpaiyun fournit également une interface API riche, qui peut étendre davantage d'autres fonctions et répondre à davantage de besoins de traitement vidéo. J'espère que cet article pourra aider les développeurs en matière de traitement vidéo. 🎜

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