ビデオ スナップショット機能を使用すると、ビデオの特定の時点における特定のサイズのスナップショットをキャプチャできます。スナップショットは、ビデオ サムネイル、スプライト、プログレスバー サムネイルなどのシナリオで使用されます。スナップショットをキャプチャする時点、連続する 2 つの スナップショットの間隔、キャプチャする スナップショットの数、キャプチャする スナップショットの種類、複数の スナップショットを 1 つの画像スプライトに合成するかどうかを指定できます。スナップショット ジョブは、ApsaraVideo Media Processing（MPS）コンソールで、または API または SDK を使用して送信できます。このトピックでは、Python V2.0 用 MPS SDK を使用してスナップショットをキャプチャする例を示します。
サンプルコード
import os
import sys
from typing import List
from alibabacloud_mts20140618.client import Client as Mts20140618Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_mts20140618 import models as mts_20140618_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient
class Sample:
def __init__(self):
pass
@staticmethod
def create_client() -> Mts20140618Client:
"""
AccessKey ID と AccessKey シークレットを使用してクライアントを初期化します。
@return: Client
@throws Exception
"""
config = open_api_models.Config(
# 必須。 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 環境変数が設定されていることを確認します。
access_key_id=os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'],
# 必須。 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 環境変数が設定されていることを確認します。
access_key_secret=os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET']
)
config.endpoint = f'mts.cn-hangzhou.aliyuncs.com'
return Mts20140618Client(config)
@staticmethod
def main(
args: List[str],
) -> None:
client = Sample.create_client()
submit_snapshot_job_request = mts_20140618_models.SubmitSnapshotJobRequest(
# ジョブ入力。
input='{"Bucket":"example-bucket","Location":"example-location","Object":"example%2Ftest.flv"}',
# スナップショット設定。
snapshot_config='{"OutputFile":{"Bucket":"example-001","Location":"example-location","Object":"{Count}.jpg"},"Time":"5","Num":"10","Interval":"20"}',
# ユーザー定義データ。
user_data='testid-001',
# MPS キューの ID。
pipeline_id='dd3dae411e704030b921e52698e5****'
)
runtime = util_models.RuntimeOptions()
try:
# 必要に応じて、API 操作のレスポンスを表示するための独自のコードを記述します。
client.submit_snapshot_job_with_options(submit_snapshot_job_request, runtime)
except Exception as error:
# 実際のビジネス シナリオでは、例外を慎重に処理し、プロジェクトで例外を無視しないでください。この例では、エラー メッセージは参照用にのみ表示されます。
# エラーメッセージ。
print(error.message)
# 対応するエラー診断ページの URL。
print(error.data.get("Recommend"))
UtilClient.assert_as_string(error.message)
@staticmethod
async def main_async(
args: List[str],
) -> None:
client = Sample.create_client()
submit_snapshot_job_request = mts_20140618_models.SubmitSnapshotJobRequest(
# ジョブ入力。
input='{"Bucket":"example-bucket","Location":"example-location","Object":"example%2Ftest.flv"}',
# スナップショット設定。
snapshot_config='{"OutputFile":{"Bucket":"example-001","Location":"example-location","Object":"{Count}.jpg"},"Time":"5","Num":"10","Interval":"20"}',
# ユーザー定義データ。
user_data='testid-001',
# MPS キューの ID。
pipeline_id='dd3dae411e704030b921e52698e5****'
)
runtime = util_models.RuntimeOptions()
try:
# 必要に応じて、API 操作のレスポンスを表示するための独自のコードを記述します。
await client.submit_snapshot_job_with_options_async(submit_snapshot_job_request, runtime)
except Exception as error:
# 実際のビジネス シナリオでは、例外を慎重に処理し、プロジェクトで例外を無視しないでください。この例では、エラー メッセージは参照用にのみ表示されます。
# エラーメッセージ。
print(error.message)
# 対応するエラー診断ページの URL。
print(error.data.get("Recommend"))
UtilClient.assert_as_string(error.message)
if __name__ == '__main__':
Sample.main(sys.argv[1:])