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bgm.wav
5.62MB
gunsound.mp3
0.04MB

from tkinter import *
import pygame

class GameSound:
	def __init__(self):
		window = Tk() # 윈도우 생성
		window.title("게임사운드") # 제목을 설정
		window.geometry("640x480") # 윈도우 크기 설정
		window.resizable(0,0)        
		
		
		self.canvas = Canvas(window, bg = "white")
		self.canvas.pack(expand=True,fill=BOTH)
		window.bind("<KeyPress>",self.keyPressHandler)
		window.bind("<KeyRelease>",self.keyReleaseHandler)

		#pygame 에서 music vs sound
		# music: 배경음악 재생을 위해 사용
		# sound: 효과음을 위해 사용

        #BG sound.
		pygame.init()
		pygame.mixer.music.load("bgm.wav") #Loading File Into Mixer
		pygame.mixer.music.play(-1) #Playing It In The Whole Device
		self.canvas.create_text(320,400,font="Times 15 italic bold",text="Sound Example")

		#Effect sound
		self.sounds = pygame.mixer
		self.sounds.init()
		self.s_effect1 = self.sounds.Sound("gunsound.mp3")
				
		while True:
			#
			window.after(33)
			window.update()

	def keyReleaseHandler(self, event):
		if event.keycode in self.keys:
		    self.keys.remove(event.keycode)

	def keyPressHandler(self, event):		
		self.s_effect1.play()
		self.keys.add(event.keycode)

GameSound()

 

코드 설명

  • pygame 모듈을 사용하기 위해 pygame을 import 한다.(line 2)
  • pygame을 사용하기 위해서는 pygame.init()함수를 호출해야한다.(line 21)
  • 위 코드에서 music.load(), music.play() 함수를 이용하여 배경음악을 무한반복 재생한다.(line 22, 23)
  • effect sound를 위해 sounds 를 초기화 한다.(line 28)
  • 이펙트 사운드 'gunsound.mp3'  파일을 읽고 sound 객체를 반환한다. sound 객체는 이펙트 사운드는 게임중 재생 및 멈춤을 컨트롤할 수 있다.
  • line 41에서 이펙트 사운드를 재생한다.

위 코드만으로 간단히 게임에서 필요한 음악 재생은 가능하며 좀 더 다양한 기능을 구현하기 위해서는 아래의 링크를 참조하기 바랍니다.

 

 

https://www.pygame.org/docs/ref/music.html

 

pygame.mixer.music — pygame v2.6.0 documentation

Resets playback of the current music to the beginning. If pause() has previously been used to pause the music, the music will remain paused. Note rewind() supports a limited number of file types and notably WAV files are NOT supported. For unsupported file

www.pygame.org

 

https://www.pygame.org/docs/ref/mixer.html

 

pygame.mixer — pygame v2.6.0 documentation

begin sound playback play(loops=0, maxtime=0, fade_ms=0) -> Channel Begin playback of the Sound (i.e., on the computer's speakers) on an available Channel. This will forcibly select a Channel, so playback may cut off a currently playing sound if necessary.

www.pygame.org

 

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간단한 동영상 편집 및 영상, 음악 파일 인코딩에 좋습니다.^^

DaumPotEncoder 2.1.4.53.exe
14.69MB

 

 

다음팟 인코더는 다음(현재 카카오)의 멀티미디어 인코딩 프로그램입니다. 이 프로그램은 다양한 비디오 및 오디오 포맷을 다른 형식으로 변환하는 기능을 제공합니다. 다음팟 인코더의 주요 기능과 장점은 다음과 같습니다:

1. **다양한 포맷 지원**: MP4, AVI, MKV, WMV, MOV 등 다양한 비디오 포맷과 MP3, AAC, WAV 등의 오디오 포맷을 지원합니다.
2. **사용자 친화적 인터페이스**: 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스로 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
3. **빠른 인코딩 속도**: 효율적인 인코딩 엔진을 사용하여 빠르게 인코딩을 완료할 수 있습니다.
4. **커스터마이징 옵션**: 비디오와 오디오의 해상도, 비트레이트, 프레임 레이트 등을 사용자 지정할 수 있어 원하는 품질로 인코딩할 수 있습니다.
5. **배치 인코딩**: 여러 파일을 한꺼번에 인코딩할 수 있는 배치 인코딩 기능을 제공합니다.
6. **자막 지원**: 자막 파일을 비디오에 삽입하거나 하드코딩할 수 있습니다.
7. **미리보기 기능**: 인코딩 전에 결과물을 미리보기할 수 있어 편리합니다.

이 프로그램은 비디오 파일의 포맷 변환뿐만 아니라 비디오 편집 기능도 제공하여, 간단한 컷 편집, 합치기, 분할 등을 할 수 있습니다. 다만, 카카오에서 다음팟 인코더의 공식적인 지원을 중단하면서 더 이상 업데이트가 이루어지지 않고 있습니다. 

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아래의 음성 인식과 오디오 패키지를 설치한다.

 

pip install SpeechRecognition

pip install pyaudio

 

설치된 패키지를 활용한 파이썬 코드는 아래와 같다

import speech_recognition as sr

r = sr.Recognizer()
	
with sr.Microphone() as source:
    r.adjust_for_ambient_noise(source, duration=0.2)
    while True:
        try:
            print('listen...')

            #listens for the user's input
            user_audio = r.listen(source)

            # Using google to recognize audio
            #text = r.recognize_google(user_audio) # 영어
            text = r.recognize_google(user_audio, language='ko-KR') # 한글

            print("Did you say: ",text)

        except sr.RequestError as e:
            print("Could not request results; {0}".format(e))

        except sr.UnknownValueError:
            print("unknown error occurred")

 

음성인식 패키지는 모두 아래와 같이 13개의 음성인식 엔진 또는 API을 지원하고 4개가 오프라인으로 동작이 가능하다.

 

Speech recognition engine/API support:

 

추가로 오프라인 음성인식중 CMU Sphinx 를 사용해보자

pip install PocketSphinx

를 추가로 설치해야됨

 

그리고 위 코드에서 인식 부분을 r.recognize_sphinx(audio) 로 수정하면 완료된다.

(참고로 한국어 인식은 지원X)

 

 

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대용량 파일을 읽기 위해서는 다양한 방법들이 있는데, 그중에서 메모리 매핑을 통하여 빠르게 접급하는 방법에 대해서 알아 보자.

 

먼저 예제 코드는 아래와 같다.

import mmap

def process(data):
	# 데이터 처리 로직
    pass

with open('large_file.txt', 'r+b') as f:
    mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0)
    while True:
        line = mm.readline()
        if not line:
            break
        # 각 줄에 대한 처리
        process(line)
    mm.close()

 

첫줄에 mmap 를 사용할 것이라고 선언(import) 을 하는데 mmap 는 메모리 매핑(memory mapping)을 수행하는 모듈입니다. 장점은 메모리에 매핑된 데이터를 디스크에서 직접 읽어오기 때문에 디스크에서 메모리로 데이터 복사가 없습니다. 그러므로 대용량 처리를 가능하게 합니다.

 

그리고 open() 함수를 이용하여 파일 열기를 수행합니다.

 

다음으로 mmap()와 fileno() 함수를 이용하는데 이는 파일이 가지고 있는 식별자 즉 id(또는 파일 디스크립터)를 메모리에 연결시킵니다.

** 디스크립터(식별자 또는 id)는 파일이 열 때 운영체제로 부터 자동으로 할당되어짐

 

이제 디스크에 저장된 파일과 메모리 연결이 완료되었으니 readline()을 이용하여 한줄씩 접근하고 처리합니다.

 

 

 

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아래와 같이 Visual Studio 창의 메뉴바에서 파일 메뉴 선택

 

다음으로 아래와 같이 다른 이름으로 저장 선택

파일 -> 다른 이름으로 저장 선

 

다른 이름으로 저장 창에서 오른쪽아래 저장 버튼 오른쪽에 있는 삼각형을 클릭하면 아래와 같이 인코딩하여 저장 메뉴가 나타난다. 메뉴 클릭!!

 

그럼 아래와 같이 인코딩이 나오고 "유니코드(서명 있는 UTF-8)" 을 선택하면 된다.

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프로세스 (Process)

  • 프로세스는 독립적으로 실행되는 프로그램의 인스턴스입니다. 각 프로세스는 별도의 메모리 공간과 리소스를 가진다.
  • 장점:
    • GIL의 영향을 받지 않아, 진정한 병렬 처리가 가능합니다.( GIL은 Global Interpreter Lock의 약어로, 여러 개의 스레드가 파이썬 바이트코드를 한번에 하나만 사용할 수 있게 락을 거는 것을 의미한다, 바이트 코드(Byte code)는 고급 언어로 작성된 소스 코드를 가상머신 이 이해할 수 있는 중간 코드로 컴파일한 것을 말한다.)
    • 프로세스 간의 격리로 인해 하나의 프로세스에서 발생한 오류가 다른 프로세스에 영향을 주지 않습니다.(상호독립적으로 구성)
  • 단점:
    • 프로세스 간 통신(IPC, Inter-Process Communication)이 상대적으로 복잡하고 느립니다.
    • 메모리 사용량이 더 많습니다.

스레드 (Thread)

  • 정의: 스레드는 동일한 프로세스 내에서 실행되는 가벼운 단위입니다. 스레드들은 같은 메모리 공간을 공유합니다.
  • 장점:
    • 메모리 공유로 인한 효율적인 자원 사용.
    • 스레드 간 통신이 빠르고 간단합니다.
  • 단점:
    • GIL(Global Interpreter Lock)로 인해, 진정한 병렬 처리가 어렵습니다. (특히 CPU 바운드 작업에서)
    • 하나의 스레드에서 발생한 오류가 전체 프로세스에 영향을 줄 수 있습니다.

 

멀티스레딩 예지

import threading
import time

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(f"Number: {i}")
        time.sleep(1)

def print_letters():
    for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
        print(f"Letter: {letter}")
        time.sleep(1.5)

thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print("All threads are done!")

 

멀티프로세싱 예제

import multiprocessing
import time

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(f"Number: {i}")
        time.sleep(1)

def print_letters():
    for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
        print(f"Letter: {letter}")
        time.sleep(1.5)

process1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers)
process2 = multiprocessing.Process(target=print_letters)

process1.start()
process2.start()

process1.join()
process2.join()

print("All processes are done!")

주요 차이점 요약

  • 메모리 공유: 스레드는 같은 메모리를 공유하지만, 프로세스는 별도의 메모리를 사용합니다.
  • GIL의 영향: 스레드는 GIL의 영향을 받으며, CPU 바운드 작업에서 성능이 제한될 수 있습니다. 반면, 프로세스는 GIL의 영향을 받지 않습니다.
  • 안정성: 프로세스는 서로 격리되어 있어 하나의 프로세스 오류가 다른 프로세스에 영향을 주지 않습니다.
  • 통신 방법: 스레드는 간단하고 빠른 통신이 가능하지만, 프로세스는 복잡하고 느린 통신을 사용합니다.

적절한 방법을 선택하는 것은 작업의 특성에 따라 다르며, I/O 바운드 작업에는 스레드를, CPU 바운드 작업에는 프로세스를 사용하는 것이 일반적입니다.

 

I/O 바운드: 입출력 작업이 많은 프로세스

CPU 바운드: 입출력 작업보다 연산작업이 많은 프로세스

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