


Ajar anda langkah demi langkah cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk mencapai pemotongan audio
Ajar anda langkah demi langkah cara menggunakan Python untuk antara muka dengan Qiniu Cloud untuk mencapai pemotongan audio
Dalam bidang pemprosesan audio, Qiniu Cloud ialah platform storan awan yang sangat baik yang menyediakan pelbagai antara muka untuk pelbagai pemprosesan audio . Artikel ini akan menggunakan Python sebagai contoh untuk mengajar anda langkah demi langkah cara menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk merealisasikan fungsi pemotongan audio.
Pertama, kita perlu memasang perpustakaan Python yang sepadan untuk berinteraksi dengan Qiniu Cloud. Masukkan arahan berikut pada baris arahan untuk memasang:
pip install qiniu
Selepas pemasangan selesai, kami perlu mencipta ruang storan pada Platform Awan Qiniu dan mendapatkan Kunci Akses dan Kunci Rahsia yang berkaitan untuk mengesahkan permintaan kami. Seterusnya, kita boleh mula menulis kod.
Mula-mula, import perpustakaan yang diperlukan:
from qiniu import Auth, BucketManager
Kemudian, kita perlu memulakan objek pengesahan dan objek ruang storan:
access_key = 'your_access_key' secret_key = 'your_secret_key' bucket_name = 'your_bucket_name' q = Auth(access_key, secret_key) bucket = BucketManager(q)
Seterusnya, mari kita tentukan fungsi untuk melaksanakan fungsi pemotongan audio. Fungsi ini menerima tiga parameter: nama fail audio sumber, nama fail audio sasaran dan titik masa pemotongan (dalam saat). Sebagai contoh, kami memotong fail audio sumber kepada dua segmen, segmen pertama adalah dari 0 saat hingga 30 saat, dan segmen kedua adalah dari 30 saat hingga 60 saat:
def audio_segmentation(source_key, target_key, split_time): ops = 'avthumb/mp3/ss/%d/t/%d' % (split_time, split_time) source_url = 'http://%s/%s' % (bucket_domain, source_key) target_key = '%s_%d.mp3' % (target_key, split_time) ret, info = bucket.fetch(source_url, bucket_name, source_key) if ret is None: print('Fetch source audio failed:', info) return ret, info = bucket.fetch(source_url, bucket_name, target_key, op=ops) if ret is None: print('Segmentation failed:', info) return target_url = 'http://%s/%s' % (bucket_domain, target_key) print('Segmentation success:', target_url)
Akhir sekali, kami boleh memanggil fungsi ini untuk memotong audio :
audio_segmentation('source_audio.mp3', 'target_audio', 30)
Dalam kod di atas, kami mula-mula menggunakan parameter bucket.fetch
方法将源音频文件从外部URL拉取到七牛云存储空间中。然后,通过传递op
untuk memotong audio. Akhir sekali, kita boleh mendapatkan URL fail audio yang dipotong dengan menyambungkan nama domain ruang storan dan nama fail audio sasaran.
Di atas adalah semua contoh kod untuk menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk melaksanakan pemotongan audio. Saya harap artikel ini dapat membantu anda memulakan kerja berkaitan pemprosesan audio dengan cepat. Pada masa yang sama, Qiniu Cloud juga menyediakan antara muka dan fungsi lain yang kaya, yang boleh anda terokai dan gunakan selanjutnya mengikut keperluan anda sendiri.
Atas ialah kandungan terperinci Ajar anda langkah demi langkah cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk mencapai pemotongan audio. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.
