


Sounds in Python abspielen
Für die Wiedergabe von Audiodateien in Python stehen mehrere Optionen zur Verfügung. Wenn Ihr Ziel jedoch darin besteht, plattformübergreifende Kompatibilität mit minimalen Abhängigkeiten zu erreichen, wird die Wahl einfacher.
Windows-Lösung mit winsound:
Für Windows-Systeme gilt: Das integrierte Winsound-Modul bietet eine bequeme Möglichkeit, Sounddateien (.wav) abzuspielen.
<code class="python">import winsound winsound.PlaySound('sound.wav', winsound.SND_FILENAME)</code>
Linux-Lösung mit ossaudiodev:
Auf Linux-Plattformen bietet ossaudiodev eine passende Alternative. Es stellt Bindungen für das Open Sound System bereit, sodass Sie Audio direkt auf der Soundkarte abspielen können.
<code class="python">from wave import open as waveOpen from ossaudiodev import open as ossOpen s = waveOpen('tada.wav','rb') (nc,sw,fr,nf,comptype, compname) = s.getparams( ) dsp = ossOpen('/dev/dsp','w') ... (Setting parameters, reading data, writing to device, and closing) ...</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHier sind einige Titeloptionen, abgestimmt auf das Frage-Antwort-Format: **Konzentrieren Sie sich auf die Herausforderung:** * **So spielen Sie Sounds in Python ab: Eine plattformübergreifende Lösung** * **Audiodateien in Python abspielen:. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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