1.『开发技巧』Python音频操作工具PyAudio上手教程
2.如何安装Homebrew以及Python
3.MacOS 系统中如何设置 Python 虚拟环境
4.程序员macos有哪些必装软件?源码
5.开源RPC项目Apache Thrift

『开发技巧』Python音频操作工具PyAudio上手教程

       Python音频操作工具PyAudio上手教程

       0.引子

       当需要使用Python处理音频数据时，使用python读取与播放声音必不可少，源码下面介绍一个好用的源码处理音频PyAudio工具包。

       PyAudio是源码Python开源工具包，由名思义，源码是源码源码精灵图片大全提供对语音操作的工具包。提供录音播放处理等功能，源码可以视作语音领域的源码OpenCv。

       1.简介

       PyAudio为跨平台音频I / O库 PortAudio提供 Python 绑定。源码使用PyAudio，源码您可以轻松地使用Python在各种平台上播放和录制音频，源码例如GNU / Linux，源码Microsoft Windows和Apple Mac OS X / macOS。源码

       PyAudio的源码灵感来自：

       2.安装

       目前的版本是PyAudio v0.2.。在大多数平台上使用pip安装PyAudio。源码对于v0.2.9之前的版本，PyAudio分发安装二进制文件，这些文件 存档在这里。

       微软Windows

       使用 pip安装：

       python -m pip install pyaudio

       Apple Mac OS X.

       使用 Homebrew安装必备的portaudio库，然后使用pip安装PyAudio：

       brew install portaudio pip install pyaudio

       Debian / Ubuntu

       使用包管理器安装PyAudio：

       sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio

       如果没有最新版本的PyAudio，请使用pip安装它：

       pip install pyaudio

       PyAudio来源

       源代码可从Python Package Index（PyPI）下载： pypi.python.org/pypi/PyAudio。

       或克隆git存储库：

       git clone people.csail.mit.edu/hu...

       要从源代码构建PyAudio，您还需要构建 PortAudio v。有关为各种平台构建PyAudio的一些说明，请参阅 编译提示。要使用Microsoft Visual Studio构建PyAudio，请查看Sebastian Audet的api 串口源码 说明。

       3.示例

       1).采集音频

       下面以一段代码演示如何从计算机麦克风采集一段音频，采集音频时长 4s，保存文件 output.wav。使用了tqdm模块，可以方便显示出来读取过程。

       要使用PyAudio，首先使用 pyaudio.PyAudio()（1）实例化PyAudio ，它设置portaudio系统。要录制或播放音频，请使用 pyaudio.PyAudio.open() （2）在所需设备上打开所需音频参数的流。这设置了 pyaudio.Stream播放或录制音频。

       通过使用流式传输 pyaudio.Stream.write()音频数据或使用流式传输音频数据来播放音频 pyaudio.Stream.read()。（3）请注意，在“阻止模式”中，每个 pyaudio.Stream.write()或 pyaudio.Stream.read()阻止直到所有给定/请求的帧都被播放/记录。或者，要动态生成音频数据或立即处理录制的音频数据，请使用下面概述的“回调模式”。

       使用 pyaudio.Stream.stop_stream()暂停播放/录制，并 pyaudio.Stream.close()终止流。（4）最后，使用 pyaudio.PyAudio.terminate()（5）终止portaudio会话。

       2).播放音频

       下面使用播放的功能来播放1）中保存的音频 output.wav。通过tqdm，显示播放进度条。

       当需要在执行其他程序时同时播放音频，mysql gdb 源码可以使用回调的方式播放，示例代码如下：

如何安装Homebrew以及Python

       ä¸ºä»€ä¹ˆè¦ä½¿ç”¨Homebrew

       Mac OS X是基于Unix的，它可以使用非常多Linux平台上开源的优秀工具，比如wget，比如dos2unix脚本工具等。

       ä½†æ˜¯OS X系统本身却缺少Linux下得包管理器。比如Fedora的yum与dnf，比如Ubuntu的apt-get，比如ArchLinux的Pacman等。

       äºŽæ˜¯è¿™äº›ä¼˜ç§€çš„开源软件在Mac上的安装只能通过下载源码，编译，安装，配置环境变量的步骤来完成安装。对于大部分的软件，在安装过程中是需要很多的依赖库的，手动去解决这些依赖库是十分痛苦的事情。包管理器干的就是这样的事情：解决软件安装过程中的依赖关系。

       æœ‰ä¸€ä¸ªå¼€æºçš„项目叫Homebrew，完美解决了Mac OS X上没有包管理器的尴尬。

       ç™¾åº¦HomeBrew可以发现以下两条链接：

       Homebrew — The missing package manager for macOS

       Homebrew — macOS 不可或缺的套件管理器

       ç‚¹å‡»é“¾æŽ¥ä¼šè·³è½¬åˆ°HomeBrew的官网，

       æ‰“开终端窗口，输入以下命令

       /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL )"

       å³å¯æˆåŠŸå®‰è£…HomeBrew。

       å¯èƒ½åˆ°çŽ°åœ¨ä½ è¿˜ä¸çŸ¥é“到底HomeBrew有什么用，那我们用它安装一下Python，因为我的Mac OS系统是.的，所以我要安装3.X的python版本。

       åœ¨ç»ˆç«¯è¾“入以下命令：

       brew install python3

       å°±å¯ä»¥è½»æ¾easy安装python了，安装完成后提示

       å¤§æ„å°±æ˜¯ï¼špython安装完成，具体路径是：/usr/local/Cellar/python3/3.6.0，可以在finder中前往，

       å¹¶é€šè¿‡ä»¥ä¸‹å‘½ä»¤æŠŠè½¯ä»¶é“¾æŽ¥åˆ°LaunchPad中，也就是应用程序里。

       è¯•ä¸€ä¸‹ï¼š

       brew linkapps python3

       å®ŒæˆåŽæç¤ºï¼š

       å†ä¸€çœ‹launchPad果然多了两个APP，

MacOS 系统中如何设置 Python 虚拟环境

       在 MacOS 中设置 Python 虚拟环境，推荐使用 pyenv 和 virtualwrapper 工具。

       首先，在终端中输入命令 xcode-select --install 来配置开发环境，这将安装许多常用的工具和实用程序，如 make、GCC、clang 等。

       接着，安装 Homebrew，执行 Ruby 脚本进行安装。可点击脚本查看具体功能，确保无误后，Homebrew 将成为优秀的包管理工具。

       避免直接使用 brew install python，转而使用 pyenv 进行 Python 版本管理。运行命令安装 pyenv，并将其配置添加到 .bash_profile 文件中，以确保每个终端都使用 pyenv 管理 PATH 环境。

       在安装 pyenv 之前，确保安装 zlib 压缩算法和 SQLite 数据库。通过执行命令确保这些依赖项正确配置，避免构建问题。

       安装 pyenv 后，选择合适的tcp通讯源码 Python 版本进行安装，整个过程可能需要一段时间。

       接下来，安装 virtualenvwrapper，以实现虚拟环境的管理。在 .bash_profile 文件中添加相关配置，确保每次打开新终端时有效。

       虚拟环境允许你隔离项目之间的依赖关系，使用 virtualenvwrapper 工具链设置多个项目并切换它们，通过命令 deactivate 退出当前环境。

       对于长期项目，使用 ~/src 目录管理。新项目时，根据目录名自动创建虚拟环境。若需刷新项目虚拟环境，通过命令删除虚拟环境即可，源代码不受影响。

       使用 pyenv 和 virtualwrapper 管理虚拟环境，能避免开发环境与运行环境中的 Python 版本不一致的问题，尤其适用于团队协作时。

       对于 Python 初学者或中级使用者，建议阅读 MacOS 中使用 Python 3 文章。有关 Python 的问题，欢迎在评论区提问，我们将在下篇文章中解答。

程序员macos有哪些必装软件?

       Mac系统因其流畅的运行和强大的处理能力，受到程序开发者们的vfp内核源码广泛欢迎。本期将为大家推荐作为软件开发者在Mac上必备的软件。推荐的软件包括：

       1、Homebrew：Mac系统的第三方包管理器，更新速度快，软件包丰富。但更新系统后，可能需要重新配置一些软件。推荐安装命令：`brew install package`。国内使用可能较慢，可通过更改源解决。

       2、Google Chrome：在浏览器选择上，Google Chrome因其优秀的代码调试和插件使用体验，被广大开发者推崇。

       3、Webstorm：推荐前端编辑器，无需安装和配置大量插件，提供了一切所需功能。虽然需要付费，但网上有破解版本。

       4、Python + PyCharm：AI领域的热门语言，配合PyCharm可以提高开发效率。使用Anaconda和pip时注意国内镜像源。

       5、IntelliJ IDEA：Java开发集成环境，提供智能代码生成、项目重构等功能，提高开发效率。

       6、Visual Studio Code：轻量级且功能强大的源代码编辑器，适合编写Web和云应用程序。

       7、Sublime Text：功能强大的代码编辑器，提供Python插件、完整的Python API、Goto功能等。

       8、iTerm2：替换默认终端的首选工具，提供分割面板、快捷键增强、优化的搜索等功能。

       9、Navicat Premium：数据库管理工具，支持多类型资料库的管理。

       、Docker Desktop：设置资源限制，配置Docker引擎，提供日志查看和容器管理功能。

       、Dash：API文档浏览器，离线搜索API，提供丰富的编程语言和框架文档。

       、JProfiler：帮助开发者分析和优化Java代码的工具。

       、Parallels Desktop：虚拟机软件，可以在Mac上运行Windows应用程序。

       、Typora：专业的Markdown编辑器，集成编辑与预览功能。

       、uTools：集成了快速启动、取色、翻译等功能的系统增强软件。

       、Microsoft Remote Desktop：Mac上的远程桌面控制软件，方便管理Windows平台的程序。

       、Redis Desktop Manager：可视化工具，支持跨平台使用。

       、Alfred：提高工作效率的快速启动工具，集成了多种快捷操作功能。

       、MAMP Pro：简化Web开发环境搭建，支持Macintosh、Apache、MySQL和PHP。

       、Xcode：苹果系开发工具，适合开发苹果相关软件，提供命令行工具和开源软件支持。

开源RPC项目Apache Thrift

       Apache Thrift是一个用于开发跨平台、跨语言服务的软件框架。它提供了一个代码生成引擎，构建的服务可在多种语言间无缝高效运行，支持如C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, OCaml, 和 Delphi等语言。Thrift的精髓在于其代码生成能力，使得服务开发完成后，可自动转换生成对应语言的源代码，便于多种语言间的调用。

       安装和使用Thrift非常简单，对于使用Mac系统的用户，可以通过命令行使用`brew install thrift`完成安装。创建Thrift文件是使用Thrift的基本方式，定义服务接口和数据类型。执行命令后，Thrift生成的源代码能够被多种语言的客户端和服务器直接使用。例如，生成的Java代码中，一个简单的Thrift文件可以自动转换为包含数百行代码的类文件，如`UserProfile.java`，包含UserProfile结构的完整实现。

       Thrift提供了丰富的序列化和反序列化功能，这在RPC（远程过程调用）和网络通信中尤为重要。Thrift定义了一套自定义的协议和结构，以支持跨语言服务的通信。这些结构和协议的生成是基于语言无关的设计，确保了Thrift的灵活性和兼容性。Thrift的服务接口由TBase继承，提供基础方法，TStruct对应结构体，TField用于描述字段，而TTransport和TProtocol则分别负责处理输入输出和协议处理。

       Thrift中的序列化实现是其关键特性之一，通过TProtocol类及其子类，实现了对Thrift类型和Java类型的序列化和反序列化。这使得Thrift能够跨语言传输数据，无需考虑底层数据格式的差异。在Thrift中，序列化和反序列化过程由Scheme接口及其实现（如StandardScheme和TupleScheme）来负责。SchemeFactory接口则用于获取适当的序列化方案。

       Thrift的使用不局限于Java语言，Python、C#等语言同样支持Thrift服务的开发和调用。以Python为例，Thrift生成的代码需要依赖第三方包，但Thrift的通用接口（如TBase）确保了与语言无关的交互方式。Thrift的Schema接口定义了序列化和反序列化的基本逻辑，通过不同实现（如StandardScheme和TupleScheme）提供不同的优化策略，如在读取时先确定字段列表以减少读取字节数。

       Thrift在实际应用中，如Apache Hive的MetaStore和Server2服务中得到了广泛使用。在Hive中，Thrift接口通过特定的实现（如ThriftBinaryCLIService）来支持服务调用。通过Thrift接口，Hive能够提供对外的REST服务或RPC服务，使外部应用程序能够通过标准协议（如HTTP或TCP）与Hive进行交互。

       理解Thrift的关键在于其对代码生成的支持和对序列化、反序列化的高效处理，使得跨语言、跨平台的服务开发和调用变得简单而高效。Thrift不仅提供了强大的序列化能力，还为服务提供了一套统一的协议和结构定义，促进了不同语言服务的互操作性。