


Jouer des sons en Python
Lorsqu'il s'agit de lire des fichiers audio en Python, plusieurs options sont disponibles. Cependant, si votre objectif est d'obtenir une compatibilité multiplateforme avec un minimum de dépendances, le choix devient plus simple.
Solution Windows utilisant Winsound :
Pour les systèmes Windows, le Le module Winsound intégré offre un moyen pratique de lire des fichiers audio (.wav).
<code class="python">import winsound winsound.PlaySound('sound.wav', winsound.SND_FILENAME)</code>
Solution Linux utilisant ossaudiodev :
Sur les plateformes Linux, ossaudiodev propose une alternative adaptée. Il fournit des liaisons pour l'Open Sound System, vous permettant de lire de l'audio directement sur la carte son.
<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>
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


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