Python-ONVIF 项目使用教程
2024-09-14 03:55:42作者:秋阔奎Evelyn
1. 项目目录结构及介绍
Python-ONVIF 项目的目录结构如下:
python-onvif/
├── examples/
├── onvif/
├── tests/
├── wsdl/
├── .gitignore
├── CHANGES.txt
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.rst
├── setup.cfg
├── setup.py
目录介绍:
- examples/: 包含一些示例代码,展示了如何使用 Python-ONVIF 库与 ONVIF 设备进行交互。
- onvif/: 核心代码库,包含了实现 ONVIF 协议的 Python 代码。
- tests/: 包含项目的测试代码,用于确保库的正确性和稳定性。
- wsdl/: 包含 ONVIF 协议的 WSDL 文件,这些文件定义了 ONVIF 服务的接口和操作。
- .gitignore: Git 的忽略文件配置,指定了哪些文件或目录不需要被版本控制。
- CHANGES.txt: 记录了项目的变更历史。
- LICENSE: 项目的开源许可证,本项目使用 MIT 许可证。
- MANIFEST.in: 用于指定在打包项目时需要包含的额外文件。
- README.rst: 项目的介绍文档,包含了项目的概述、安装方法和基本使用说明。
- setup.cfg: 用于配置 Python 包的安装选项。
- setup.py: 用于构建和安装 Python 包的脚本。
2. 项目的启动文件介绍
Python-ONVIF 项目没有明确的“启动文件”,因为它是一个库,而不是一个独立的应用程序。不过,你可以通过 examples/ 目录下的示例代码来启动和测试库的功能。
例如,examples/ 目录下可能包含一个名为 example.py 的文件,你可以通过以下命令运行它:
python examples/example.py
这个示例文件通常会展示如何初始化一个 ONVIFCamera 实例,并执行一些基本的 ONVIF 操作,如获取设备的系统时间和设置设备的日期时间。
3. 项目的配置文件介绍
Python-ONVIF 项目的主要配置文件是 setup.py,它用于定义项目的元数据和依赖项,并提供了安装和打包项目的脚本。
setup.py 文件内容示例:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='python-onvif',
version='0.1.0',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'suds >= 0.4',
'suds-passworddigest',
],
entry_points={
'console_scripts': [
'onvif-cli = onvif.cli:main',
],
},
# 其他元数据
)
配置文件介绍:
- name: 项目的名称。
- version: 项目的版本号。
- packages: 需要包含在项目中的 Python 包。
find_packages()会自动查找所有包。 - install_requires: 项目依赖的其他 Python 包。
- entry_points: 定义了命令行工具的入口点。例如,
onvif-cli是一个命令行工具,用于与 ONVIF 设备进行交互。
通过 setup.py 文件,你可以使用以下命令来安装项目:
python setup.py install
或者,你可以使用 pip 直接从 PyPI 安装:
pip install onvif
这些配置文件和命令行工具使得 Python-ONVIF 项目易于安装和使用,同时也方便了开发者进行扩展和定制。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
410
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
602
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
181
暂无简介
Dart
775
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
757
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
895