本文实例讲述了python实现带声音的摩斯码翻译程序,分享给大家供大家参考。具体分析如下:
这里需要使用PyGame来发出声音。
import pygame import time import sys CODE = {'A': '.-', 'B': '-...', 'C': '-.-.', 'D': '-..', 'E': '.', 'F': '..-.', 'G': '--.', 'H': '....', 'I': '..', 'J': '.---', 'K': '-.-', 'L': '.-..', 'M': '--', 'N': '-.', 'O': '---', 'P': '.--.', 'Q': '--.-', 'R': '.-.', 'S': '...', 'T': '-', 'U': '..-', 'V': '...-', 'W': '.--', 'X': '-..-', 'Y': '-.--', 'Z': '--..', '0': '-----', '1': '.----', '2': '..---', '3': '...--', '4': '....-', '5': '.....', '6': '-....', '7': '--...', '8': '---..', '9': '----.' } ONE_UNIT = 0.5 THREE_UNITS = 3 * ONE_UNIT SEVEN_UNITS = 7 * ONE_UNIT PATH = 'morse_sound_files/' def verify(string): keys = CODE.keys() for char in string: if char.upper() not in keys and char != ' ': sys.exit('Error the charcter ' + char + ' cannot be translated to Morse Code') def main(): print 'Welcome to Alphabet to Morse Code Translator v.01\n' msg = raw_input('Enter Message: ') verify(msg) print pygame.init() for char in msg: if char == ' ': print ' '*7, time.sleep(SEVEN_UNITS) else: print CODE[char.upper()], pygame.mixer.music.load(PATH + char.upper() + '_morse_code.ogg') pygame.mixer.music.play() time.sleep(THREE_UNITS) if __name__ == "__main__": main()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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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