Python-Serverprogrammierung: Audioverarbeitung mit PyAudio
Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die für alles verwendet werden kann, von einfachen Skripten bis hin zu komplexen Anwendungen und Servern. PyAudio ist eine beliebte Audioverarbeitungsbibliothek in Python, die zum Aufzeichnen, Abspielen und Verarbeiten von Audiodaten verwendet werden kann.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit PyAudio einen Python-Server für die Verarbeitung von Audiodaten entwickeln. Wir stellen die Grundkonzepte und die API von PyAudio vor und zeigen, wie man damit Audiodaten verarbeitet. Wir zeigen auch, wie man PyAudio mit einem Python-Server-Framework verwendet.
Grundlagen
Bevor wir mit der Verwendung von PyAudio beginnen, müssen wir über einige Grundkenntnisse verfügen.
Audio-Abtastrate
Die Audio-Abtastrate gibt an, wie oft ein Ton in einer Sekunde abgetastet wird. Je höher die Abtastrate, desto besser ist die Audioqualität. Übliche Audio-Abtastraten sind 44,1 kHz und 48 kHz.
Audio-Bittiefe
Die Audio-Bittiefe bezieht sich auf die Präzision, mit der jedes Sample gespeichert wird. Je höher die Bittiefe, desto besser ist die Audioqualität. Gängige Bittiefen sind 16-Bit und 24-Bit.
Anzahl der Audiokanäle
Die Anzahl der Audiokanäle bezieht sich auf die Anzahl der Kanäle zur Aufnahme von Audiosignalen. Einkanal-Audio (Mono) hat nur einen Kanal, Zweikanal-Audio (Stereo) hat zwei Kanäle und Mehrkanal-Audio hat mehr als zwei Kanäle.
PyAudio-API
Die API von PyAudio definiert eine Reihe von Funktionen und Konstanten, die zum Aufzeichnen, Abspielen und Verarbeiten von Audiodaten verwendet werden können. Im Folgenden sind einige wichtige Funktionen und Konstanten aufgeführt:
pyaudio.PyAudio()
pyaudio.PyAudio()
这是一个构造函数,用于创建一个PyAudio实例。可以使用这个实例来访问其他PyAudio函数。
pyaudio.paInt16
这是一个常量,代表16位音频数据类型。您可以使用其他常量来指定不同的音频数据类型。
pyaudio.paFloat32
这是一个常量,代表32位浮点数音频数据类型。这种数据类型通常用于音频信号处理。
PyAudio.open()
这个函数用于打开音频流。它返回一个PyAudio的流对象。
stream.read()
这个函数用于从音频流中读取数据。
stream.write()
pyaudio.paInt16
Dies ist eine Konstante, die den 16-Bit-Audiodatentyp darstellt. Sie können andere Konstanten verwenden, um verschiedene Audiodatentypen anzugeben.
pyaudio.paFloat32
Dies ist eine Konstante, die den 32-Bit-Gleitkomma-Audiodatentyp darstellt. Dieser Datentyp wird häufig in der Audiosignalverarbeitung verwendet.
PyAudio.open()
Diese Funktion wird zum Öffnen des Audiostreams verwendet. Es gibt ein PyAudio-Stream-Objekt zurück. 🎜🎜stream.read()
🎜🎜Diese Funktion wird verwendet, um Daten aus dem Audiostream zu lesen. 🎜🎜stream.write()
🎜🎜Diese Funktion wird verwendet, um Daten in den Audiostream zu schreiben. 🎜🎜Beispiel🎜🎜Hier ist ein einfaches Python-Programm, das PyAudio verwendet, um Audio aufzunehmen und in einer Datei zu speichern: 🎜import pyaudio import wave chunk = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 2 RATE = 44100 RECORD_SECONDS = 5 WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav" p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=chunk) print("* recording") frames = [] for i in range(0, int(RATE / chunk * RECORD_SECONDS)): data = stream.read(chunk) frames.append(data) print("* done recording") stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(b''.join(frames)) wf.close()🎜Der obige Code verwendet PyAudio, um einen Audiostream zu öffnen und Daten aus dem Stream zu lesen. Außerdem wird mithilfe der Wave-Bibliothek eine WAV-Datei erstellt und die gelesenen Daten in die Datei geschrieben. 🎜🎜Fazit🎜🎜In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie man PyAudio für die Audioverarbeitung verwendet. Wir haben die Grundkonzepte und die API von PyAudio kennengelernt und gezeigt, wie man einen Python-Server zur Verarbeitung von Audiodaten erstellt. Sie sollten nun mit der Verwendung von PyAudio vertraut sein, um Python-Anwendungen und Server mit Audioverarbeitungsfunktionen zu entwickeln. 🎜
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Serverprogrammierung: Audioverarbeitung mit PyAudio. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ist eine PHP/MySQL-Webanwendung, die sehr anfällig ist. Seine Hauptziele bestehen darin, Sicherheitsexperten dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten und Tools in einem rechtlichen Umfeld zu testen, Webentwicklern dabei zu helfen, den Prozess der Sicherung von Webanwendungen besser zu verstehen, und Lehrern/Schülern dabei zu helfen, in einer Unterrichtsumgebung Webanwendungen zu lehren/lernen Sicherheit. Das Ziel von DVWA besteht darin, einige der häufigsten Web-Schwachstellen über eine einfache und unkomplizierte Benutzeroberfläche mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden zu üben. Bitte beachten Sie, dass diese Software

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor