Qiniu Cloud 인터페이스 도킹 및 이미지 자르기 기능을 구현하기 위해 Python을 배우십시오.
Python을 배워 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹 구현 및 이미지 자르기 기능 구현
현대 인터넷 애플리케이션에서는 아바타 업로드, 제품 디스플레이 등과 같이 이미지를 잘라야 하는 시나리오에 자주 직면합니다. 선도적인 클라우드 스토리지 및 콘텐츠 배포 플랫폼인 Qiniu Cloud는 이미지 자르기, 크기 조정, 회전 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있는 풍부한 이미지 처리 인터페이스를 제공합니다. 이 기사에서는 Python 언어를 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스에 연결하여 이미지 자르기 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.
먼저 Qiniu Cloud에 저장 공간을 만들고 액세스 키와 비밀 키를 얻어야 합니다. 이 두 개의 키는 Qiniu Cloud 저장 공간에 액세스하기 위한 중요한 자격 증명이므로 올바르게 보관하십시오.
다음으로 pip 명령을 통해 설치할 수 있는 Python Qiniu Cloud SDK를 설치해야 합니다.
pip install qiniu
설치가 완료되면 코드 작성을 시작할 수 있습니다. 먼저 qiniu 모듈을 가져와야 합니다:
import qiniu
그런 다음 Qiniu 클라우드 저장 공간에 대한 관리자 개체를 구축해야 합니다:
access_key = 'your_access_key' secret_key = 'your_secret_key' bucket_name = 'your_bucket_name' manager = qiniu.Auth(access_key, secret_key)
그중 access_key 및 secret_key를 생성한 저장 공간의 키로 바꿔야 합니다. Qiniu Cloud에서 bucket_name은 저장 공간의 이름입니다.
다음으로 Qiniu Cloud의 이미지 처리 인터페이스를 사용하여 이미지를 자를 수 있습니다. 예를 들어, "example.jpg"라는 이름의 사진을 너비 200픽셀, 높이 300픽셀로 자르고 싶습니다. 자른 사진은 "example_cropped.jpg"로 저장됩니다.
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!')
위의 코드에서, source_url은 잘라낼 이미지의 URL입니다. Qiniu Cloud에 저장된 이미지에는 해당 URL이 있으며, 이는 저장 공간 이름과 이미지 파일 이름을 연결하여 얻을 수 있습니다. target_url은 잘린 이미지의 URL입니다. fops는 자르기 작업의 매개변수로, 그림 보기가 확대됨을 나타냅니다. URL은 자르기 전 이미지의 다운로드 URL로, private_download_url 메소드를 통해 생성됩니다. ret, info = qiniu.urlretrieve(url, 'example.jpg')는 자르기 전에 이미지를 다운로드하고 "example.jpg"로 저장하는 데 사용됩니다. 그런 다음, put_file 메소드를 통해 잘라낸 이미지를 Qiniu Cloud 저장 공간에 업로드하세요.
위 코드를 실행하면 Qiniu 클라우드 저장 공간에서 잘린 사진을 볼 수 있습니다.
물론 Qiniu Cloud의 이미지 처리 인터페이스는 자르기를 지원할 뿐만 아니라 확대/축소, 회전, 흐림 및 기타 작업도 지원하므로 실제 필요에 따라 적절한 작업을 선택할 수 있습니다.
이 기사에서는 Python 언어를 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스에 연결하여 이미지 자르기 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. Qiniu Cloud의 강력한 기능을 통해 이미지를 빠르고 효율적으로 처리하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 Qiniu Cloud는 사용자가 자른 이미지에 빠르게 액세스하고 다운로드할 수 있도록 강력한 CDN 가속 서비스도 제공합니다.
위 내용은 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹 및 이미지 자르기 기능을 구현하기 위해 Python을 배우십시오.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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