本文实例讲述了python使用PyGame播放Midi和Mp3文件的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
''' pg_midi_sound101.py play midi music files (also mp3 files) using pygame tested with Python273/331 and pygame192 by vegaseat ''' import pygame as pg def play_music(music_file): ''' stream music with mixer.music module in blocking manner this will stream the sound from disk while playing ''' clock = pg.time.Clock() try: pg.mixer.music.load(music_file) print("Music file {} loaded!".format(music_file)) except pygame.error: print("File {} not found! {}".format(music_file, pg.get_error())) return pg.mixer.music.play() # check if playback has finished while pg.mixer.music.get_busy(): clock.tick(30) # pick a midi or MP3 music file you have in the working folder # or give full pathname music_file = "Latin.mid" #music_file = "Drumtrack.mp3" freq = 44100 # audio CD quality bitsize = -16 # unsigned 16 bit channels = 2 # 1 is mono, 2 is stereo buffer = 2048 # number of samples (experiment to get right sound) pg.mixer.init(freq, bitsize, channels, buffer) # optional volume 0 to 1.0 pg.mixer.music.set_volume(0.8) try: play_music(music_file) except KeyboardInterrupt: # if user hits Ctrl/C then exit # (works only in console mode) pg.mixer.music.fadeout(1000) pg.mixer.music.stop() raise SystemExit
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

In Artikel wird die Unmöglichkeit des Tupelverständnisses in Python aufgrund von Syntax -Mehrdeutigkeiten erörtert. Alternativen wie die Verwendung von Tuple () mit Generatorausdrücken werden vorgeschlagen, um Tupel effizient zu erstellen (159 Zeichen)

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