


Belajar Python untuk melaksanakan dok antara muka Awan Qiniu dan fungsi penukaran imej
Belajar Python untuk melaksanakan dok antara muka Awan Qiniu dan merealisasikan fungsi penukaran imej
Pengenalan:
Dengan perkembangan Internet, gambar memainkan peranan yang sangat penting dalam kehidupan seharian kita. Dalam pembangunan tapak web, penukaran imej ialah keperluan biasa, seperti penskalaan imej, pemangkasan atau penukaran format. Qiniu Cloud ialah penyedia perkhidmatan storan awan yang terkenal di China, yang menyediakan fungsi pemprosesan imej yang kuat dan stabil. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Python untuk menyambung ke antara muka Qiniu Cloud untuk merealisasikan fungsi penukaran imej.
1. Penyediaan:
- Daftar akaun Qiniu Cloud dan buat ruang storan.
- Pasang perpustakaan permintaan Python untuk menghantar permintaan HTTP.
- Dapatkan AccessKey dan SecretKey Ruang Storan Awan Qiniu.
2. Import perpustakaan bergantung:
Untuk menggunakan perpustakaan permintaan untuk menghantar permintaan HTTP dalam projek Python, kami perlu mengimport perpustakaan permintaan terlebih dahulu dalam kod.
import requests
3 Dapatkan baucar muat naik Qiniu Cloud:
Sebelum memuat naik imej, kami perlu mendapatkan baucar muat naik terlebih dahulu. Sijil muat naik Qiniu Cloud ialah token yang digunakan untuk memuat naik fail dan digunakan untuk mengesahkan kesahihan tingkah laku muat naik. Kod berikut menunjukkan cara mendapatkan bukti kelayakan muat naik melalui API Awan Qiniu.
access_key = 'your_access_key' # 七牛云的AccessKey secret_key = 'your_secret_key' # 七牛云的SecretKey bucket_name = 'your_bucket_name' # 存储空间名称 def get_upload_token(access_key, secret_key, bucket_name): url = 'http://api.qiniu.com/put-policy/{}/put-policy'.format(bucket_name) auth = requests.auth.HTTPBasicAuth(access_key, secret_key) response = requests.get(url, auth=auth) result = response.json() if 'token' in result: return result['token'] else: raise ValueError('Failed to get upload token.') upload_token = get_upload_token(access_key, secret_key, bucket_name)
4. Muat naik fail imej:
Selepas mendapat sijil muat naik, kita boleh mula memuat naik fail imej. Dalam Qiniu Cloud, kami boleh menggunakan kunci tersuai untuk mengenal pasti sumber fail yang dimuat naik. Kod berikut menunjukkan cara menggunakan bahasa Python untuk memuat naik fail imej ke Qiniu Cloud.
def upload_image(file_path, upload_token): url = 'http://upload.qiniu.com/' headers = { 'Content-Type': 'multipart/form-data', } files = {'file': open(file_path, 'rb')} data = {'token': upload_token} response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data) result = response.json() if 'key' in result: return result['key'] else: raise ValueError('Failed to upload image.') image_path = 'your_image_path' # 待上传的图片文件路径 image_key = upload_image(image_path, upload_token)
5. Lakukan operasi penukaran imej:
Selepas memuat naik fail imej dengan jayanya, kami boleh melakukan pelbagai operasi penukaran pada imej melalui API Awan Qiniu. Qiniu Cloud menyediakan banyak fungsi pemprosesan imej yang berkuasa, seperti penskalaan imej, pemangkasan, penukaran format, dsb. Kod berikut menunjukkan cara menggunakan bahasa Python untuk memanggil antara muka Qiniu Cloud untuk mencapai penskalaan imej dan penukaran format.
def image_tranformation(image_key, new_image_key, width, height, format): url = 'http://api.qiniu.com/image/v2/{}'.format(image_key) headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', } params = { 'imageView2': '/{}.w_{}/h_{}/format/{}'.format(new_image_key, width, height, format), } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) with open(new_image_key, 'wb') as f: f.write(response.content) new_image_key = 'your_new_image_key' # 新生成的图片文件key width = 500 # 新图片的宽度 height = 500 # 新图片的高度 format = 'jpg' # 新图片的格式 image_tranformation(image_key, new_image_key, width, height, format)
6. Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Python untuk menyambung ke antara muka Qiniu Cloud untuk merealisasikan fungsi penukaran imej. Dengan mempelajari artikel ini, anda boleh menguasai cara menggunakan bahasa Python dan API Awan Qiniu untuk memuat naik dan menukar imej. Saya harap artikel ini dapat membantu anda apabila menggunakan Qiniu Cloud untuk pemprosesan imej.
Atas ialah kandungan terperinci Belajar Python untuk melaksanakan dok antara muka Awan Qiniu dan fungsi penukaran imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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 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.

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.

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 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.

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.

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 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.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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),

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa