


Lernen Sie Python, um die Docking- und Bildbeschneidungsfunktion der Qiniu Cloud-Schnittstelle zu implementieren
Lernen Sie Python, um das Andocken der Qiniu Cloud-Schnittstelle zu implementieren und die Funktion zum Zuschneiden von Bildern zu realisieren.
In modernen Internetanwendungen stoßen wir häufig auf Szenarien, in denen Bilder zugeschnitten werden müssen, z. B. beim Hochladen von Avataren, bei der Produktanzeige usw. Qiniu Cloud bietet als führende Cloud-Speicher- und Inhaltsverteilungsplattform eine umfangreiche Bildverarbeitungsschnittstelle, mit der Vorgänge wie Zuschneiden, Skalieren und Drehen von Bildern problemlos ausgeführt werden können. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Python-Sprache eine Verbindung zur Qiniu Cloud-Schnittstelle herstellen und die Funktion zum Zuschneiden von Bildern implementieren.
Zuerst müssen wir einen Speicherplatz in der Qiniu Cloud erstellen und den Zugriffsschlüssel und den Geheimschlüssel erhalten. Diese beiden Schlüssel sind wichtige Zugangsdaten für den Zugriff auf den Qiniu Cloud-Speicherplatz. Bitte bewahren Sie sie ordnungsgemäß auf.
Als nächstes müssen wir das Python Qiniu Cloud SDK installieren, das über den Befehl pip installiert werden kann:
pip install qiniu
Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können wir mit dem Schreiben von Code beginnen. Zuerst müssen wir das Qiniu-Modul importieren:
import qiniu
Dann müssen wir ein Managerobjekt für den Qiniu-Cloud-Speicherplatz erstellen:
access_key = 'your_access_key' secret_key = 'your_secret_key' bucket_name = 'your_bucket_name' manager = qiniu.Auth(access_key, secret_key)
Unter anderem müssen access_key und Secret_key durch den Schlüssel des von Ihnen erstellten Speicherplatzes ersetzt werden auf Qiniu Cloud. Bucket_name ist der Name Ihres Speicherplatzes.
Als nächstes können wir die Bildverarbeitungsschnittstelle von Qiniu Cloud verwenden, um das Bild zuzuschneiden. Zum Beispiel möchten wir ein Bild mit dem Namen „example.jpg“ auf eine Breite von 200 Pixel und eine Höhe von 300 Pixel zuschneiden. Das zugeschnittene Bild wird als „example_cropped.jpg“ gespeichert:
source_url = 'http://your_bucket_name.qiniudn.com/example.jpg' target_url = 'http://your_bucket_name.qiniudn.com/example_cropped.jpg' fops = 'imageView2/2/w/200/h/300' url = manager.private_download_url(source_url) ret, info = qiniu.urlretrieve(url, 'example.jpg') if info.status_code == 200: ret, info = qiniu.put_file(manager.upload_token(bucket_name, key='example_cropped.jpg'), 'example_cropped.jpg', 'example.jpg', mime_type='image/jpeg') if info.status_code == 200: print('图片裁剪成功!') else: print('图片裁剪失败!')
Im obigen Code: source_url ist die URL des zuzuschneidenden Bildes. Auf Qiniu Cloud gespeicherte Bilder haben entsprechende URLs, die durch Verketten des Speicherplatznamens und des Bilddateinamens erhalten werden können. target_url ist die URL des zugeschnittenen Bildes. fops ist der Parameter des Zuschneidevorgangs, der angibt, dass die Bildansicht gezoomt werden soll. Die URL ist die Download-URL des Bildes vor dem Zuschneiden, generiert durch die Methode private_download_url. ret, info = qiniu.urlretrieve(url, 'example.jpg') wird verwendet, um das Bild vor dem Zuschneiden herunterzuladen und als „example.jpg“ zu speichern. Laden Sie dann das zugeschnittene Bild über die Methode put_file in den Qiniu Cloud-Speicherplatz hoch.
Nachdem wir den obigen Code ausgeführt haben, können wir das zugeschnittene Bild im Qiniu Cloud-Speicherplatz sehen.
Natürlich unterstützt die Bildverarbeitungsoberfläche von Qiniu Cloud nicht nur das Zuschneiden, sondern auch Zoom, Drehung, Unschärfe und andere Vorgänge. Wir können den geeigneten Vorgang entsprechend den tatsächlichen Anforderungen auswählen.
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Python-Sprache eine Verbindung zur Qiniu Cloud-Schnittstelle herstellen und die Funktion zum Zuschneiden von Bildern implementieren. Durch die leistungsstarken Funktionen von Qiniu Cloud können wir Bilder schnell und effizient verarbeiten, um das Benutzererlebnis zu verbessern. Gleichzeitig bietet Qiniu Cloud auch einen leistungsstarken CDN-Beschleunigungsdienst, um sicherzustellen, dass Benutzer schnell auf zugeschnittene Bilder zugreifen und diese herunterladen können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLernen Sie Python, um die Docking- und Bildbeschneidungsfunktion der Qiniu Cloud-Schnittstelle zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

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.


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