说到跨平台,macOS永远是个玄学存在。在Linux上稳如老狗,到Mac上就各种符号找不到。再说说我们用docker打包才解决,代价是内存占用多了200MB。

import pyaudio
import requests
stream_url = "http://音频流地址"
chunk_size = 1024 # 必须指定!否则内存瞬间爆炸
def play_audio:
p = pyaudio.PyAudio
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16,
channels=1,
rate=22050,
output=True)
resp = requests.get
for data in resp.iter_content:
stream.write
stream.stop_stream
stream.close
p.terminate
play_audio
不是我唱反调... 说到坑,我必须分享个刻骨铭心的案例。去年Zuo某车企的语音通知系统,测试时一切正常,上线后居然播放全是杂音。排查三天发现——音频源是32位浮点采样,而PyAudio默认用16位整型播放。解码就像拆快递,包装方式不对,拆开来全是碎片!再说说重采样才解决:
import vlc
def play_stream:
instance = vlc.Instance
player = instance.media_player_new
media = instance.media_new
player.set_media
player.play
while True:
pass # 实际项目这里要加状态轮询
play_stream
ICU你。 但Ru果是纯音频项目,PyAudiogeng轻快。记得有次给客户Zuo实时语音传输,用PyAudio写播放端才50行代码:
from flask import Flask, Response
app = Flask
@app.route
def audio_stream:
cmd =
p = subprocess.Popen
def generate:
while True:
data = p.stdout.read
if not data:
break
yield data
return Response, mimetype="audio/mp3")
if __name__ == '__main__':
app.run
归根结底。 但Python在多媒体领域真有局限性。GIL锁导致处理实时流时解码和网络IO会抢资源。有次Zuo|直播|应用, 20个并发连接就让CPU占用飙到90%——后来我们用C++重写了解码模块,通过ctypes调用,延迟直接从800ms降到120ms。这不是说Python不行,而是关键时刻得知道怎么绕道走。
先说核心库选型。常见的有三个派系:PyAudio、GStreamer、还有FFmpeg的绑定库。我个人的kan法是:PyAudio适合轻量级音频流, 对付视频geng省心,FFmpeg功NengZui强但依赖Neng折腾死人。去年我Zuo电商|直播|项目时 需要处理RTMP流,一开始用PyAudio发现根本不支持视频编码,换后首帧延迟居然超过2秒——后来发现是默认缓冲设太大了。调整cache参数到300ms后终于降到200ms内。这里给个的基础示例:
import audioop
import numpy as np
def convert_audio:
# 第一步:转换采样深度
data = audioop.lin2lin # 32位转16位
# 第二步:重采样
ratio = out_rate / in_rate
return data, 2, 1, in_rate, out_rate, None
现在说说Web集成。用FlaskZuo流媒体服务器时千万别直接用内置服务器!我在某次压测中发现,并发超过10个请求就开始卡顿。后来换用Gunicorn+Gevent, 配合异步响应才搞定:,至于吗?
from flask import Flask, Response
import gevent
from gevent.pywsgi import WSGIServer
app = Flask
@app.route
def audio_stream:
# 流式响应代码
pass
if __name__ == '__main__':
http_server = WSGIServer, app)
http_server.serve_forever
总之吧,Python搞播放功Neng要记住三件事:一是编码格式匹配比想象中重要,二是缓冲参数调优直接决定用户体验,三是高并发场景下该用C++就别硬扛。毕竟实际项目里用户可不会管你技术实现多优雅,卡顿一秒就可Neng流失,深得我心。。
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