本文围绕Python绑定相关项目展开，介绍了whispercpp的不同绑定方式。阐述了Setuptools工具，用于构建和分发Python软件包。详细讲解了构建Cython扩展的方法，包括基础、数据类型、强制类型转换等，还说明了cythonize和pyx的用法，最后给出了Cython+setup.py封装模块的示例。
python绑定的相关项目
-
官方未提供python的封装绑定，直接调用执行文件
-
https://github.com/stlukey/whispercpp.py提供了源码和Cpython结合的绑定
-
https://github.com/zhujun1980/whispercpp_py提供了ctype方式的绑定，需要先make libwhisper.so
-
Pybind11 bindings for Whisper.cpp，有更好的类型安全性和性能
Setuptools 介绍
- setuptools 是 Python 中用于构建和分发软件包的工具，它提供了一种简化和标准化的方式来定义和管理项目的元数据、依赖关系以及构建过程。
安装：
pip install setuptools
示例：setup.py 封装python实现的add 模块：
- 项目结构如下：
my_package/
|-- my_package/
| |-- __init__.py # NULL
| |-- add.py
|-- setup.py
|-- README.md
- add.py：
# add.py
def add(a, b):
return a + b
- setup.py：
# setup.py
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name="my_package",
version="1.0",
packages=find_packages(),
install_requires=[
# Specify your project dependencies here
],
)
- 构建和安装：
在项目根目录下运行以下命令：python setup.py build,python setup.py install
其他构建方式：打tar包/tar包安装，打egg包/egg包安装，打whl包/whl包安装
- 使用：
from my_package import add
result = add.add(3, 4)
print(result) # 输出 7
3. 项目依赖和包管理：
在 setup.py 中，使用 install_requires 列表来指定项目的依赖关系。当用户安装你的包时，这些依赖关系将会自动安装。
5. 使用 setuptools 扩展：
如果你的项目包含 C 或 C++ 扩展，你可以使用 setuptools.Extension 来指定这些扩展。以下是一个简单的例子：
from setuptools import setup, Extension
ext_module = Extension(
'your_module', # 模块名称
sources=['your_module.c'], # 源代码文件
)
setup(
name="your_package",
version="1.0",
ext_modules=[ext_module],
)
构建 Cython 扩展的方法：
Cython基础
.pxd 文件，.pyx 文件，.pyd 文件
| 文件类型 | 描述 |
|---|---|
| .pxd 文件 | 由 Cython 编程语言编写的 Python 扩展模块头文件。类似于 C 语言的 .h 头文件。包含模块的声明和代码段。可共享外部 C 语言声明，也能包含 C 编译器内联函数。为 .pyx 文件提供接口，以便其他 Cython 模块可以使用更高效的协议与之通信。可使用 cimport 关键字将 .pxd 文件导入 .pyx 模块文件中。 |
| .pyx 文件 | 由 Cython 编程语言编写的 Python 扩展模块源代码文件。类似于 C 语言的 .c 源代码文件。包含模块的源代码。必须先编译成 .c 文件，再编译成 .pyd（Windows）或 .so（Linux）文件，方可导入和使用。 |
| .pyd 文件 | 由非 Python 编程语言编写并编译生成的 Python 扩展模块。在 Python 中使用时，通过 import 语句导入。实际上，在 .pyd 文件中封装了一个模块。Cython 可以将个人基于 Python 的模块编译成具有 C 语言特性的 .pyd 文件。 |
常见的 Cython 数据类型：
1. 基本整数类型：
int：标准整数类型。long：长整数类型。bint：布尔类型。
cdef int a = 42
cdef long b = 1234567890123456789
cdef bint flag = True
2. 浮点数类型：
float：标准浮点数类型。double：双精度浮点数类型。
cdef float x = 3.14
cdef double y = 2.71828
3. 数组和缓冲区类型：
list：Python 列表。tuple：Python 元组。array：Cython 提供的数组类型。
cdef list py_list = [1, 2, 3]
cdef tuple py_tuple = (4, 5, 6)
cdef int[:] cython_array = array([7, 8, 9])
4. 字符串类型：
str：Python 字符串类型。bytes：字节类型。
cdef str py_string = "Hello"
cdef bytes cython_bytes = b"World"
bytes
在 CPython（即官方的 Python 解释器）中，bytes 对象是不可变的序列，用于存储二进制数据。它与 bytearray 对象的主要区别在于，bytes 对象是不可变的，而 bytearray 对象是可变的。
以下是关于 bytes 对象的一些基本信息：
-
不可变性：
bytes对象是不可变的，这意味着一旦创建，其内容不能被修改。你不能像列表一样通过索引赋值来改变bytes对象中的某个元素。 -
字节表示：
bytes对象包含一系列字节，每个字节的值范围在 0 到 255 之间。字节以整数表示，并可以使用b'...'语法来创建bytes字面值。# 创建bytes对象 b = b'Hello, World!' -
字节序列的操作：
bytes支持与字节序列相关的许多操作，例如索引、切片、长度计算等。# 使用索引获取字节值 print(b[0]) # 输出 72 (ASCII码中 'H' 的值) # 使用切片获取部分字节序列 print(b[7:]) # 输出 b'World!' # 计算字节序列的长度 print(len(b)) # 输出 13 -
不可变性的好处：
bytes对象的不可变性使得它适用于表示一些固定不变的二进制数据，例如文件内容、网络数据等。此外，由于不可变性，bytes对象可以作为字典的键，而bytearray对象不能。# 不可变性允许bytes对象作为字典键 data_dict = {b'key': 'value'} -
内置方法：
bytes类型提供了一些内置方法，如decode()用于将字节解码为字符串，hex()用于获取字节的十六进制表示。# 解码为字符串 string_representation = b.decode('utf-8') # 获取十六进制表示 hex_representation = b.hex()
5. 其他类型：
object：Python 对象类型，通常用于处理任意类型的对象。memoryview：内存视图类型，用于处理内存缓冲区。pointer：指针类型，用于与 C 语言中的指针进行交互。
cdef object generic_object = some_function()
cdef memoryview buffer_view = memoryview(some_buffer)
cdef int* ptr = <int*>some_pointer
6. 并行迭代类型：
prange：并行迭代类型，用于在循环中实现并行迭代。
from cython.parallel import prange
cdef int i
for i in prange(10):
# 在此进行并行迭代的操作
这些类型提供了在 Cython 中进行类型声明和优化的灵活性。选择适当的类型取决于你的算法和数据的特性，以及在 Cython 中进行性能优化的目标。
Cpython的强制类型转换
在 Cython 中，与 C 类型相关的强制类型转换通常是通过 C 的类型声明和类型转换函数来实现的。以下是一些常见的 Cython 中的类型转换示例：
1. C 的类型声明
在 Cython 中，可以使用 C 的类型声明来明确变量的类型。例如，对于整数、浮点数和字符类型：
cdef int x = 42
cdef double y = 3.14
cdef char c = 'A'
2. Python 对象到 C 类型的转换
使用 (<C类型>) 语法将 Python 对象强制转换为 C 类型。例如，将 Python 中的整数对象转换为 C 中的整数：
cdef int py_int = 42
cdef int c_int = <int>py_int
3. C 类型到 Python 对象的转换
使用 (<Python类型>) 语法将 C 类型强制转换为 Python 对象。例如，将 C 中的整数转换为 Python 中的整数对象：
cdef int c_int = 42
cdef object py_int = <object>c_int
4. 使用 cast() 函数
Cython 还提供了 cast() 函数，用于进行更复杂的类型转换。这对于在不同的 C 类型之间进行转换非常有用：
from cython cimport cast
cdef int c_int = 42
cdef double c_double = cast(double, c_int)
5. 使用 numpy 中的类型转换
如果涉及到 NumPy 数组，可以使用 numpy 模块提供的一些函数进行类型转换：
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef np.ndarray[np.int32_t, ndim=1] int_array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
cdef np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] float_array = int_array.astype(np.float64)
这些是 Cython 中一些常见的类型转换方法。根据具体的应用场景，你可能需要使用不同的方式进行类型转换。在进行类型转换时，请确保转换是安全的，以避免潜在的错误和问题。
cythonize和pyx
cythonize 是 Cython 提供的一个用于编译 Cython 源文件的命令。它将 Cython 源文件（.pyx）转换为 C 代码，然后编译为共享库（.so 文件或相应平台的文件）。如果使用了 Cython 编写 C 扩展，可以使用 setuptools 配合 Cython.Build.cythonize 来构建，然后，可以使用以下命令构建并安装：python setup.py build_ext --inplace
基本用法：
在 setup.py 文件中使用 cythonize 来构建和编译 Cython 源文件。通常，cythonize 接受一个包含 .pyx 文件路径的列表，然后返回一个用于设置的 Extension 对象列表。
# setup.py
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules=cythonize("your_module.pyx"),
# ext_modules=cythonize(["module1.pyx", "module2.pyx"]), # 处理多个文件：
# ext_modules=cythonize("your_module.pyx", compiler_directives={'boundscheck': False}), # 额外的编译选项
)
使用 annotate 生成 HTML 文件：
annotate 选项用于生成包含注释的 HTML 文件，以便查看 C 代码中哪些部分是由 Cython 自动生成的。这有助于理解性能瓶颈和进行调试。
# setup.py
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules=cythonize("your_module.pyx", annotate=True),
)
Cython+setup.py 封装add 模块
- 正确编译的.so文件在python当中就是module
cython(.pyx, .pxi)-> c/c++ -> so
项目结构：
my_package/
|-- add/
| |-- add.c
| |-- add.h
|-- my_package/
| |-- __init__.py
| |-- add_wrapper.pyx
|-- setup.py
|-- README.md
代码
// add.c
int add(int a, int b) {
return a + b;
}
// add.h
int add(int a, int b);
# add_wrapper.pyx
cdef extern from "add.h":
int add(int a, int b)
def add_py(int a, int b):
return add(a, b)
# setup.py
from setuptools import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize
# Extension module
ext_module = Extension(
"my_package.add_wrapper", # Python模块名称
sources=[
"my_package/add_wrapper.pyx", # Cython源文件
"add/add.c", # C源文件
],
include_dirs=["add/"], # 包含的头文件目录
)
setup(
name="my_package",
version="1.0",
packages=["my_package"],
ext_modules=cythonize([ext_module]),
zip_safe=False,
)
构建和安装：
python setup.py build_ext --inplace
from my_package import add_wrapper
result = add_wrapper.add_py(3, 4)
print(result) # 输出 7
whispercpp.py的setup.py内容
# 从distutils和Cython导入必要的模块
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize
# 导入用于平台检测的额外模块
import numpy, os, sys
# 根据平台检测设置相应的环境变量
if sys.platform == 'darwin': # macOS
os.environ['CFLAGS'] = '-DGGML_USE_ACCELERATE -O3 -std=gnu11'
os.environ['CXXFLAGS'] = '-DGGML_USE_ACCELERATE -O3 -std=c++11'
os.environ['LDFLAGS'] = '-framework Accelerate'
else: # 其他平台（假定为类Linux）
os.environ['CFLAGS'] = '-mavx -mavx2 -mfma -mf16c -O3 -std=gnu11'
os.environ['CXXFLAGS'] = '-mavx -mavx2 -mfma -mf16c -O3 -std=c++11'
# 定义Cython扩展模块
ext_modules = [
Extension(
name="whispercpp",
sources=["whispercpp.pyx", "whisper.cpp/whisper.cpp"],
language="c++",
extra_compile_args=["-std=c++11"],
)
]
# 使用cythonize函数编译Cython扩展模块
ext_modules = cythonize(ext_modules)
# 定义whisper.cpp的C库
whisper_clib = ('whisper_clib', {'sources': ['whisper.cpp/ggml.c']})
# 使用setup函数配置Python包
setup(
name='whispercpp',
version='1.0',
description='whisper.cpp的Python绑定',
author='Luke Southam',
author_email='luke@devthe.com',
libraries=[whisper_clib], # 指定C库
ext_modules=cythonize("whispercpp.pyx"), # 包含Cython扩展模块
include_dirs=['./whisper.cpp/', numpy.get_include()], # 编译时包含的目录
install_requires=[
'numpy',
'ffmpeg-python',
'requests'
], # 指定依赖项
)
whispercpp.pxd
cdef nogil:# 使用 'nogil' 语句告诉Cython编译器在以下代码段中不需要GIL (Global Interpreter Lock)，多线程并行
int WHISPER_SAMPLE_RATE = 16000 # 采样率
int WHISPER_N_FFT = 400 # FFT点数
int WHISPER_N_MEL = 80 # 梅尔滤波器数量
int WHISPER_HOP_LENGTH = 160 # 帧移
int WHISPER_CHUNK_SIZE = 30 # 音频块大小
int SAMPLE_RATE = 16000 # 采样率
char* TEST_FILE = b'test.wav' # 测试文件名
char* DEFAULT_MODEL = b'ggml-tiny.bin' # 默认模型文件名
char* LANGUAGE = b'fr' # 语言
# 定义一个C语言结构体，用于存储音频数据的相关信息。
ctypedef struct audio_data:
float* frames; # 指向浮点数数组的指针，存储音频帧
int n_frames; # 音频帧的数量
cdef extern from "whisper.h" nogil:# 使用 'extern from' 语句声明与外部C语言头文件 "whisper.h" 相关的一些元素
# 定义枚举类型 whisper_sampling_strategy
enum whisper_sampling_strategy:
WHISPER_SAMPLING_GREEDY = 0,
WHISPER_SAMPLING_BEAM_SEARCH,
ctypedef bint _Bool
# 定义一个函数指针类型 whisper_new_segment_callback，该函数用于接收新的语音片段的回调。
ctypedef void (*whisper_new_segment_callback)(whisper_context*, int, void*)
# 定义一个函数指针类型 whisper_encoder_begin_callback，该函数用于编码器开始的回调。
ctypedef _Bool whisper_encoder_begin_callback(whisper_context*, void*)
ctypedef int whisper_token
# 定义结构体 whisper_token_data
ctypedef struct whisper_token_data:
whisper_token id
whisper_token tid
float p
float pt
float ptsum
int64_t t0
int64_t t1
float vlen
whispercpp.pyx
# 导入需要的模块和类型
cimport numpy as cnp
import ffmpeg
import numpy as np
# 声明 load_audio 函数，接受一个字节数组 file 和一个可选的采样率参数 sr
cdef cnp.ndarray[cnp.float32_t, ndim=1, mode="c"] load_audio(bytes file, int sr = SAMPLE_RATE):
try:
# 使用 ffmpeg 库读取音频文件
out = (
ffmpeg.input(file, threads=0)
.output(
"-", format="s16le",
acodec="pcm_s16le",
ac=1, ar=sr
)
.run(
cmd=["ffmpeg", "-nostdin"],
capture_stdout=True,
capture_stderr=True
)
)[0]
except:
# 处理异常，如果文件不存在则抛出 RuntimeError
raise RuntimeError(f"File '{file}' not found")
# 将二进制音频数据转换为 NumPy 数组
cdef cnp.ndarray[cnp.float32_t, ndim=1, mode="c"] frames = (
np.frombuffer(out, np.int16) # 将二进制数据解析为 int16 的 NumPy 数组
.flatten() # 展平数组
.astype(np.float32) # 转换元素类型为 float32
) / pow(2, 15) # 归一化到 [-1, 1] 范围
# 返回处理后的音频数据
return frames
def transcribe(self, filename=TEST_FILE):
# 打印加载数据的提示信息
print("Loading data..")
# 检查传入的文件名是否是NumPy数组
if (type(filename) == np.ndarray):
temp = filename
# 如果传入的是字符串文件名，使用load_audio函数加载音频数据
elif (type(filename) == str):
temp = load_audio(<bytes>filename)
# 如果没有提供文件名，使用默认的TEST_FILE
else:
temp = load_audio(<bytes>TEST_FILE)
# 将加载的音频数据转换为Cython的NumPy数组类型
# 声明一个一维的 NumPy 数组 frames，元素类型为 float32，使用 "c"（连续存储）模式
cdef cnp.ndarray[cnp.float32_t, ndim=1, mode="c"] frames = temp
# 打印转录的提示信息
print("Transcribing..")
# 调用Cython扩展中的whisper_full函数进行音频转录，传递上下文、参数和音频数据的指针
return whisper_full(self.ctx, self.params, &frames[0], len(frames))
def extract_text(self, int res):
print("Extracting text...")
if res != 0:
raise RuntimeError
cdef int n_segments = whisper_full_n_segments(self.ctx)
return [
whisper_full_get_segment_text(self.ctx, i).decode() for i in range(n_segments)
]
test.py
克隆源码并简单修改
# git clone --recurse-submodules https://github.com/stlukey/whispercpp.py.git
cdef class Whisper:
cdef whisper_context * ctx
cdef whisper_full_params params
def __init__(self, model=DEFAULT_MODEL,model_path= None ,pb=None, buf=None):
model_fullname = f'ggml-{model}.bin'
download_model(model_fullname)
if model_path==None:
model_path= Path(MODELS_DIR).joinpath(model_fullname)
cdef bytes model_b = str(model_path).encode('utf8')
if buf is not None:
self.ctx = whisper_init_from_buffer(buf, buf.size)
else:
self.ctx = whisper_init_from_file(model_b)
self.params = default_params()
whisper_print_system_info()
安装依赖与环境
$ pip install numpy
$ python setup.py build
$ python setup.py install
/home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py:66: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated.
!!
********************************************************************************
Please avoid running ``setup.py`` directly.
Instead, use pypa/build, pypa/installer or other
standards-based tools.
See https://blog.ganssle.io/articles/2021/10/setup-py-deprecated.html for details.
********************************************************************************
!!
self.initialize_options()
/home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py:66: EasyInstallDeprecationWarning: easy_install command is deprecated.
!!
********************************************************************************
Please avoid running ``setup.py`` and ``easy_install``.
Instead, use pypa/build, pypa/installer or other
standards-based tools.
See https://github.com/pypa/setuptools/issues/917 for details.
********************************************************************************
!!
self.initialize_options()
zip_safe flag not set; analyzing archive contents...
__pycache__.whispercpp.cpython-310: module references __file__
/home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/setuptools/config/setupcfg.py:293: _DeprecatedConfig: Deprecated config in `setup.cfg`
!!
********************************************************************************
The license_file parameter is deprecated, use license_files instead.
This deprecation is overdue, please update your project and remove deprecated
calls to avoid build errors in the future.
See https://setuptools.pypa.io/en/latest/userguide/declarative_config.html for details.
********************************************************************************
!!
parsed = self.parsers.get(option_name, lambda x: x)(value)
warning: no files found matching '*.au' under directory 'tests'
warning: no files found matching '*.gif' under directory 'tests'
warning: no files found matching '*.txt' under directory 'tests'
/home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py:66: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated.
!!
********************************************************************************
Please avoid running ``setup.py`` directly.
Instead, use pypa/build, pypa/installer or other
standards-based tools.
See https://blog.ganssle.io/articles/2021/10/setup-py-deprecated.html for details.
********************************************************************************
!!
self.initialize_options()
zip_safe flag not set; analyzing archive contents...
future.backports.test.__pycache__.ssl_servers.cpython-310: module references __file__
future.backports.test.__pycache__.support.cpython-310: module references __file__
future.standard_library.__pycache__.__init__.cpython-310: module references __file__
future.standard_library.__pycache__.__init__.cpython-310: module references __path__
future.utils.__pycache__.__init__.cpython-310: module MAY be using inspect.stack
past.builtins.__pycache__.misc.cpython-310: module MAY be using inspect.stack
past.translation.__pycache__.__init__.cpython-310: module references __file__
past.translation.__pycache__.__init__.cpython-310: module references __path__
Adding future 0.18.3 to easy-install.pth file
detected new path './charset_normalizer-3.3.2-py3.10-linux-x86_64.egg'
Installing futurize script to /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/bin
Installing pasteurize script to /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/bin
Installed /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/future-0.18.3-py3.10.egg
Searching for numpy==1.26.3
Best match: numpy 1.26.3
Adding numpy 1.26.3 to easy-install.pth file
detected new path './future-0.18.3-py3.10.egg'
Installing f2py script to /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/bin
Using /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages
Finished processing dependencies for whispercpp==1.0
测试代码
from whispercpp import Whisper
w = Whisper('large',model_path= "/home/pdd/myassets/ggml-medium.bin")
result = w.transcribe("/home/pdd/le/pywhisper/output.wav") # result = w.transcribe("myfile.mp3")
text = w.extract_text(result)
print(text)
CG
-
whispercpp.pyx:107:54: Storing unsafe C derivative of temporary Python reference
-
pip install git+https://github.com/stlukey/whispercpp.py
$ pip install git+https://github.com/stlukey/whispercpp.py
Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://pypi.ngc.nvidia.com
Collecting git+https://github.com/stlukey/whispercpp.py
Cloning https://github.com/stlukey/whispercpp.py to /tmp/pip-req-build-a3w_pl8y
Running command git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/stlukey/whispercpp.py /tmp/pip-req-build-a3w_pl8y
Resolved https://github.com/stlukey/whispercpp.py to commit 7af678159c29edb3bc2a51a72665073d58f2352f
Running command git submodule update --init --recursive -q
Installing build dependencies ... done
Getting requirements to build wheel ... done
Preparing metadata (pyproject.toml) ... done
Collecting numpy (from whispercpp==1.0)
Downloading numpy-1.26.3-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (61 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 61.2/61.2 kB 455.1 kB/s eta 0:00:00
Collecting ffmpeg-python (from whispercpp==1.0)
Downloading ffmpeg_python-0.2.0-py3-none-any.whl (25 kB)
Collecting requests (from whispercpp==1.0)
Downloading requests-2.31.0-py3-none-any.whl.metadata (4.6 kB)
Collecting future (from ffmpeg-python->whispercpp==1.0)
Downloading future-0.18.3.tar.gz (840 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 840.9/840.9 kB 766.4 kB/s eta 0:00:00
Preparing metadata (setup.py) ... done
Collecting charset-normalizer<4,>=2 (from requests->whispercpp==1.0)
Downloading charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (33 kB)
Collecting idna<4,>=2.5 (from requests->whispercpp==1.0)
Downloading idna-3.6-py3-none-any.whl.metadata (9.9 kB)
Collecting urllib3<3,>=1.21.1 (from requests->whispercpp==1.0)
Downloading urllib3-2.1.0-py3-none-any.whl.metadata (6.4 kB)
Collecting certifi>=2017.4.17 (from requests->whispercpp==1.0)
Downloading certifi-2023.11.17-py3-none-any.whl.metadata (2.2 kB)
Downloading numpy-1.26.3-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (18.2 MB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 18.2/18.2 MB 1.2 MB/s eta 0:00:00
Downloading requests-2.31.0-py3-none-any.whl (62 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 62.6/62.6 kB 1.3 MB/s eta 0:00:00
Downloading certifi-2023.11.17-py3-none-any.whl (162 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 162.5/162.5 kB 1.2 MB/s eta 0:00:00
Downloading charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (142 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 142.1/142.1 kB 1.2 MB/s eta 0:00:00
Downloading idna-3.6-py3-none-any.whl (61 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 61.6/61.6 kB 1.4 MB/s eta 0:00:00
Downloading urllib3-2.1.0-py3-none-any.whl (104 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 104.6/104.6 kB 1.1 MB/s eta 0:00:00
Building wheels for collected packages: whispercpp, future
Building wheel for whispercpp (pyproject.toml) ... done
Created wheel for whispercpp: filename=whispercpp-1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl size=282976 sha256=4d3d98884e99b8b884435550b64ef03f5b47bac9348b90c75b45f350fb24f82c
Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-k94yja86/wheels/66/a1/a8/e5b342b3d6d1b65b787546ee9d5a1d948c8ab3db3c879d7df1
Building wheel for future (setup.py) ... done
Created wheel for future: filename=future-0.18.3-py3-none-any.whl size=492024 sha256=672e398dc922fcc5cc49da626a356ed3c27f184cc2811e11438c9e51d0a7f60d
Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-k94yja86/wheels/5e/a9/47/f118e66afd12240e4662752cc22cefae5d97275623aa8ef57d
Successfully built whispercpp future
Installing collected packages: urllib3, numpy, idna, future, charset-normalizer, certifi, requests, ffmpeg-python, whispercpp
Successfully installed certifi-2023.11.17 charset-normalizer-3.3.2 ffmpeg-python-0.2.0 future-0.18.3 idna-3.6 numpy-1.26.3 requests-2.31.0 urllib3-2.1.0 whispercpp-1.0
- https://github.com/Topping1/whispercppGUI/blob/main/whisperGUI.py
扫一扫
389
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
