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我想在 Python 中完成以下工作。我想调用一个子进程(ffmpeg
在这种情况下,使用 ffmpy3 包装器)并将进程的输出直接通过管道传输到一个类似文件的对象上,该对象可以被另一个函数的 open()
使用。称呼。由于音频和视频数据可能变得非常大,我明确地不想将进程的输出作为一个整体加载到内存中,而只是以缓冲的方式“流式传输”它。这是一些示例代码。
async def convert_and_process(file: FileIO):
ff = ffmpy3.FFmpeg(
inputs={str(file.name): None},
outputs={'pipe:1': '-y -ac 1 -ar 16000 -acodec pcm_s16le -f wav'}
)
stdout: StreamReader = (await ff.run_async(stdout=subprocess.PIPE)).stdout
with wave.open(help_needed, 'rb') as wf:
# do stuff with wave file
pass
Here是
run_async
的代码,它只是对
asyncio.create_subprocess_exec()
的简单包装.
StreamReader
由
run_async()
返回变成一个可以被
wave.open()
使用的类文件对象.此外,这种方法实际上是否不会将所有输出加载到内存中,如
Popen.wait()
或
Popen.communicate()
会做?
os.pipe()
可能有用,但我不确定如何。
最佳答案
如果您的示例是您最终目标的真实表示(以 block 为单位读取音频样本),那么您只需使用 FFmpeg 及其 subprocess.Popen.stdout
就可以更轻松地完成它。 .如果它比使用 wave
更多库来读取内存映射的 .wav 文件,然后请忽略此答案或澄清。
先来个不要脸的插件,如果你愿意试试别的库,我的 ffmpegio
可以做你想做的事。这是一个例子:
import ffmpegio
#audio stream reader
with ffmpegio.open(file,'ra', blocksize=1024, ac=1, ar=16000,
sample_fmt='s16le') as f:
for block in f: # block: [1024xchannels] ndarray
do_your_thing(block)
blocksize
参数设置一次检索的样本数(在本例中为 1024 个音频样本)。
ff = ffmpy3.FFmpeg(
inputs={str(file.name): None},
outputs={'pipe:1': '-y -ac 1 -ar 16000 -acodec pcm_s16le -f s16le'}
)
stdout = (await ff.run_async(stdout=subprocess.PIPE)).stdout
nsamples = 1024 # read 1024 samples
itemsize = 2 # bytes, int16x1channel
while True:
try:
b = stdout.read(nsamples*itemsize)
# you may need to check for len(b)=0 as well, not sure atm
except BrokenPipeError:
break
x = np.frombuffer(b, nsamples, np.int16)
# do stuff with audio samples in x
请注意,我更改了
-f wav
至
-f s16le
所以只有原始样本被发送到
stdout
.然后
stdout.read(n)
与
wave.readframes(n)
基本相同除了他们的
n
的意思。
关于python - 在Python中将字节从子进程管道传输到类似文件的对象,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70917512/
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