cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBelajar Python untuk melaksanakan dok antara muka Awan Qiniu dan fungsi pemangkasan imej

Belajar Python untuk melaksanakan dok antara muka Awan Qiniu dan merealisasikan fungsi pemangkasan imej

Dalam aplikasi Internet moden, kami sering menghadapi senario di mana imej perlu dipangkas, seperti memuat naik avatar, paparan produk, dsb. Qiniu Cloud, sebagai storan awan terkemuka dan platform pengedaran kandungan, menyediakan antara muka pemprosesan imej yang kaya, yang boleh melakukan operasi dengan mudah seperti pemangkasan, penskalaan dan pemutaran imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Python untuk menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk melaksanakan fungsi pemangkasan imej.

Pertama, kita perlu mencipta ruang storan pada Qiniu Cloud dan mendapatkan Kunci Akses dan Kunci Rahsia. Kedua-dua kunci ini adalah bukti kelayakan penting untuk mengakses ruang storan Awan Qiniu, sila simpan dengan betul.

Seterusnya, kita perlu memasang Python Qiniu Cloud SDK, yang boleh dipasang melalui arahan pip:

pip install qiniu

Selepas pemasangan selesai, kita boleh mula menulis kod. Pertama, kita perlu mengimport modul qiniu:

import qiniu

Kemudian, kita perlu membina objek pengurus untuk ruang storan Awan Qiniu:

access_key = 'your_access_key'
secret_key = 'your_secret_key'
bucket_name = 'your_bucket_name'
manager = qiniu.Auth(access_key, secret_key)

Antaranya, kunci_akses dan kunci_rahasia perlu diganti dengan kunci ruang storan yang anda buat pada Qiniu Cloud ialah nama ruang storan anda.

Seterusnya, kita boleh menggunakan antara muka pemprosesan imej Qiniu Cloud untuk memangkas imej. Sebagai contoh, kami ingin memangkas gambar bernama "example.jpg" kepada lebar 200 piksel dan ketinggian 300 piksel Gambar yang dipangkas disimpan sebagai "example_cropped.jpg":

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!')

Dalam kod di atas. source_url ialah URL imej yang akan dipangkas Imej yang disimpan di Qiniu Cloud mempunyai URL yang sepadan, yang boleh diperoleh dengan menggabungkan nama ruang storan dan nama fail imej. target_url ialah URL imej yang dipangkas. fops ialah parameter operasi pemangkasan, menunjukkan bahawa paparan gambar akan dizum. Url ialah URL muat turun imej sebelum dipangkas, dijana melalui kaedah private_download_url. ret, info = qiniu.urlretrieve(url, 'example.jpg') digunakan untuk memuat turun imej sebelum memangkas dan menyimpannya sebagai "example.jpg". Kemudian, muat naik imej yang dipangkas ke ruang storan Awan Qiniu melalui kaedah put_file.

Selepas melaksanakan kod di atas, kita boleh melihat gambar yang dipotong dalam ruang storan Awan Qiniu.

Sudah tentu, antara muka pemprosesan imej Qiniu Cloud bukan sahaja menyokong pemangkasan, tetapi juga menyokong operasi zum, putar, kabur dan lain-lain. Kita boleh memilih operasi yang sesuai mengikut keperluan sebenar.

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Python untuk menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk melaksanakan fungsi pemangkasan imej. Melalui fungsi hebat Qiniu Cloud, kami boleh memproses imej dengan cepat dan cekap untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Pada masa yang sama, Qiniu Cloud juga menyediakan perkhidmatan pecutan CDN yang berkuasa untuk memastikan pengguna boleh mengakses dan memuat turun imej yang dipotong dengan cepat.

Atas ialah kandungan terperinci Belajar Python untuk melaksanakan dok antara muka Awan Qiniu dan fungsi pemangkasan imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft