Pydub 库初探：轻松玩转 Python 音频处理，告别“望声生畏”

最新推荐文章于 2025-07-05 11:31:59 发布

Mark White

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Pydub 库初探：轻松玩转 Python 音频处理，告别“望声生畏”

经常处理音频的选手一定知道librosa这个著名的音频处理库，但是我们日常的一些工作中，这种库有点小题大作了，因为可能我们只是需要一些简单的淡入淡出，增加音量，音频格式转换等小操作。市面上的音频处理库似乎都有些“高冷”，librosa文档动辄万言，让人望而生畏。其实可以试试pydub，本文带你深入浅出地了解 Pydub 这个对开发者极为友好的 Python 音频处理库。我们将从它的核心概念讲起，逐步深入到常用的 API 和技术细节，目标是让你不仅“知其然”，更能“知其所以然”，在实际项目中游刃有余。

1. Pydub 是什么？为何选择它？

Pydub 是一个高级的 Python 音频处理库，它的核心设计理念就是——简单。它对底层的音频处理逻辑（通常依赖 FFmpeg 或 Libav）进行了优雅的封装，让你能够用非常 Pythonic 的方式来操作音频文件。

什么场景适合 Pydub？

快速原型开发：当你需要快速验证一个音频处理想法时，Pydub 的简洁性能让你几行代码就搞定。
批量音频处理：格式转换、音量调整、简单剪辑等任务，Pydub 脚本能帮你自动化。
Web 应用后端：处理用户上传的音频文件，如格式化、片段截取等。
音频效果添加：如淡入淡出、反转、叠加等。
教学与学习：对于音频处理初学者，Pydub 是一个合适的入门工具。

Pydub 的核心在于其 AudioSegment 对象。你可以把它想象成一段“数字化的录音带”，几乎所有的操作都是围绕这个对象展开的。

Pydub 与其他库（如 Librosa, SoundFile）有何不同？

Librosa 更侧重于音频分析、特征提取，常用于音乐信息检索和机器学习领域。它的功能更底层、更学术。
SoundFile 基于 libsndfile 库，提供了对多种音频格式的读写能力，但在高级编辑和效果处理方面不如 Pydub 直观。
Pydub 的优势在于其易用性和对常见音频编辑操作的便捷封装。它不是要取代专业的数字音频工作站 (DAW) 或底层 DSP 库，而是提供一个“瑞士军刀”式的工具，让你快速完成 80% 的日常音频任务。

2. Pydub 核心概念：`AudioSegment` 对象

AudioSegment 是 Pydub 的灵魂。你可以将一个音频文件加载为一个 AudioSegment 实例，然后像操作 Python 对象一样对其进行各种处理。

核心特性：

不可变性 (Immutability)：对 AudioSegment 对象执行的任何操作（如调整音量、拼接）都会返回一个新的 AudioSegment 对象，原始对象保持不变。这有助于避免意外修改数据，让代码逻辑更清晰。
FFmpeg/Libav 依赖：对于 WAV 和 RAW 格式的音频，Pydub 可以原生处理。但对于 MP3、AAC、FLAC 等绝大多数其他格式，Pydub 依赖 FFmpeg 或 Libav 进行解码和编码。所以，在使用 Pydub 前，请确保你的系统中正确安装了 FFmpeg 或 Libav，并将其添加到了系统路径中。
参数自动匹配：当合并或叠加多个 AudioSegment 对象时，如果它们的声道数、帧率、采样宽度等参数不一致，Pydub 会自动将较低质量的音频转换为较高质量的音频参数，以避免音质损失。例如，单声道会自动转为立体声，采样率会提升。当然，如果你不希望这种行为，也可以手动进行参数调整。

3. Pydub 主要方法与 API 详解

下面我们将深入探讨 AudioSegment 的常用方法和属性，辅以代码示例和技术细节。

3.1 音频的加载与创建

`AudioSegment.from_file(file, format=None, parameters...)`

这是最常用的加载音频文件的方法。

file: 音频文件路径 (字符串) 或已打开的文件对象。
format: (可选) 指定音频格式，如 "mp3", "wav", "flac"。如果省略，Pydub 会尝试自动检测。对于 raw 格式，必须指定。
sample_width, frame_rate, channels: 仅当 format="raw" 时需要。RAW 音频没有头部信息，因此需要手动提供这些参数。
- sample_width: 每个采样的字节数 (1: 8-bit, 2: 16-bit, 4: 32-bit)。
- channels: 声道数 (1: 单声道, 2: 立体声)。
- frame_rate: 帧率/采样率 (Hz)，如 44100 (CD音质), 48000 (DVD音质)。
start_second, duration: (可选) 指定加载音频的起始秒数和持续时长（秒）。

from pydub import AudioSegment

# 加载 WAV 文件 (Pydub 原生支持，无需 FFmpeg)
sound_wav = AudioSegment.from_file("audio/sound.wav", format="wav")

# 加载 MP3 文件 (需要 FFmpeg)
sound_mp3 = AudioSegment.from_file("audio/sound.mp3") # 自动检测 format

# 加载 RAW 音频
# 假设是 16-bit, 44.1kHz, 立体声
# raw_audio_data = b'...' # 你的原始字节数据
# sound_raw = AudioSegment.from_file("audio/sound.raw", format="raw",
# sample_width=2, frame_rate=44100, channels=2)

# 从文件对象加载
with open("audio/another.ogg", "rb") as ogg_file:
    sound_ogg = AudioSegment.from_file(ogg_file, format="ogg")

# 加载音频的前5秒
partial_sound = AudioSegment.from_file("audio/long_sound.mp3", duration=5.0)
# 从第2秒开始加载，加载3秒
partial_sound_offset = AudioSegment.from_file("audio/long_sound.mp3", start_second=2.0, duration=3.0)

Pydub 还提供了一些便捷的加载方法，如 AudioSegment.from_mp3(), AudioSegment.from_wav() 等，它们内部实际上还是调用的 from_file()。

`AudioSegment(data=b'...', sample_width=2, frame_rate=44100, channels=2)`

如果你拥有原始的音频字节数据 (raw audio data)，可以使用 AudioSegment 的构造函数直接创建对象。参数与加载 raw 文件时类似。

# 假设有原始PCM数据
raw_data = b'\x00\x00\x01\x01\x02\x02...' # 示例数据
audio_segment = AudioSegment(
    data=raw_data,
    sample_width=2,        # 16-bit
    frame_rate=44100,      # 44.1 kHz
    channels=1             # Mono
)

`AudioSegment.empty()`

创建一个零长度的 AudioSegment。常用于循环中累积音频片段。

empty_segment = AudioSegment.empty()
print(f"空片段长度: {len(empty_segment)} ms") # 输出 0

sounds = [
  AudioSegment.from_wav("audio/part1.wav"),
  AudioSegment.from_wav("audio/part2.wav"),
]
playlist = AudioSegment.empty()
for sound in sounds:
  playlist += sound

`AudioSegment.silent(duration=1000, frame_rate=11025)`

创建一个指定长度（毫秒）和帧率的静音 AudioSegment。可用作占位符、间隔或叠加其他声音的画布。

# 创建一个3秒的静音片段，使用 44.1kHz 帧率
silence_3s = AudioSegment.silent(duration=3000, frame_rate=44100)

3.2 音频的导出

`audio_segment.export(out_f, format="mp3", bitrate="192k", tags=None, parameters=None, cover=None, ...)`

将 AudioSegment 对象写入文件或文件对象。

out_f: 输出文件路径 (字符串) 或可写的文件对象。
format: 输出格式，默认为 "mp3"。"wav" 和 "raw" 原生支持，其他格式需要 FFmpeg。
bitrate: (可选) 压缩格式的比特率，如 "128k", "192k", "320k"。具体可用值取决于 FFmpeg 和所选编解码器。
codec: (可选) 指定编码器，如 OGG 格式常用 "libvorbis"。
tags: (可选) 一个字典，用于设置媒体信息标签 (如专辑、艺术家)，主要对 MP3 等格式有效。
parameters: (可选) 一个列表，传递给 FFmpeg 的额外命令行参数。例如 ["-ac", "1"] 强制单声道输出。
id3v2_version: (可选) 设置 ID3v2 版本，如 "3" (对 Windows Explorer 兼容性更好)。
cover: (可选) 专辑封面图片路径 (jpg, png, bmp, tiff)。目前主要用于 MP3。

sound = AudioSegment.from_file("audio/my_song.wav")

# 简单导出为 MP3
sound.export("output/my_song_exported.mp3", format="mp3")

# 复杂导出，带比特率和标签
sound.export("output/my_song_tagged.mp3",
             format="mp3",
             bitrate="256k",
             tags={"artist": "My Band", "album": "My Album", "title": "My Song"},
             cover="images/album_cover.jpg")

# 导出到文件对象
with open("output/my_song_output.ogg", "wb") as f:
    sound.export(f, format="ogg", codec="libvorbis")

3.3 `AudioSegment` 核心属性

这些属性提供了音频段的基本信息。

len(audio_segment) 或 audio_segment.duration_seconds:
- len(audio_segment): 返回音频时长，单位是毫秒。
- audio_segment.duration_seconds: 返回音频时长，单位是秒 (内部调用 len())。
audio_segment.channels: 声道数 (1: 单声道, 2: 立体声)。
audio_segment.frame_rate: 帧率/采样率 (Hz)。例如 44100。
audio_segment.sample_width: 采样宽度，即每个采样的字节数 (1: 8-bit, 2: 16-bit, 4: 32-bit)。CD 音质是 16-bit，所以 sample_width 为 2。
audio_segment.frame_width: 每帧的字节数。等于 channels * sample_width。例如 CD 音质 (立体声, 16-bit): 2 * 2 = 4 字节/帧。
audio_segment.dBFS: 音频的平均响度，单位是 dBFS (相对于最大可能响度的分贝数)。一个最大幅度的方波大约是 0 dBFS，一个最大幅度的正弦波大约是 -3 dBFS。
audio_segment.rms: 音频的均方根振幅，响度的一种度量。dBFS 是基于 rms 计算的对数度量，更符合人耳感知。
audio_segment.max: 音频段中所有采样的最大振幅值。
audio_segment.max_dBFS: 音频段中采样的峰值响度 (dBFS)。常用于标准化（Normalization）。
audio_segment.raw_data: 返回音频段的原始字节数据 (bytes 类型)。当你需要与其他音频库或底层 API 交互时非常有用。

sound = AudioSegment.from_file("audio/stereo_sound.wav")

print(f"时长 (ms): {len(sound)}")
print(f"时长 (s): {sound.duration_seconds}")
print(f"声道数: {sound.channels}")
print(f"帧率: {sound.frame_rate} Hz")
print(f"采样宽度: {sound.sample_width} bytes")
print(f"帧宽度: {sound.frame_width} bytes")
print(f"平均响度 (dBFS): {sound.dBFS:.2f} dBFS")
print(f"峰值响度 (dBFS): {sound.max_dBFS:.2f} dBFS")
# print(f"原始数据前10字节: {sound.raw_data[:10]}")

3.4 基本音频操作

由于 AudioSegment 的不可变性，以下所有操作都会返回一个新的 AudioSegment 对象。

拼接 (Concatenation): sound1 + sound2 或 sound1.append(sound2, crossfade=100)

将 sound2 附加到 sound1 的末尾。
默认使用 100 毫秒的交叉淡入淡出 (crossfade) 来避免拼接处的爆音。
crossfade 参数可以指定交叉淡化的时长 (毫秒)。设为 0 则不使用交叉淡化。

intro = AudioSegment.from_file("audio/intro.mp3")
main_part = AudioSegment.from_file("audio/main.mp3")

# 使用 + 运算符拼接 (默认100ms交叉淡化)
full_song = intro + main_part

# 使用 append 方法，并指定500ms交叉淡化
full_song_long_crossfade = intro.append(main_part, crossfade=500)

# 无交叉淡化
full_song_no_crossfade = intro.append(main_part, crossfade=0)

重复 (Repetition): sound * N

将 sound 重复 N 次。

clap = AudioSegment.from_file("audio/clap.wav")
three_claps = clap * 3

切片 (Slicing): sound[start_ms:end_ms]

获取音频的一部分，单位是毫秒。支持标准的 Python 切片语法。

long_audio = AudioSegment.from_file("audio/long_speech.mp3")
# 获取前5秒
first_5_seconds = long_audio[:5000]
# 获取最后3秒
last_3_seconds = long_audio[-3000:]
# 获取第10秒到第15秒 (索引从10000ms到15000ms)
middle_segment = long_audio[10000:15000]
# 每隔10秒取一个片段 (这里仅演示语法，实际应用需注意片段长度)
# slices = long_audio[::10000]

音量调整 (Gain Adjustment): sound + X 或 sound - X 或 sound.apply_gain(X)

X 是分贝 (dB) 值。正值增加音量，负值减小音量。
+3dB 大约是音量翻倍，-3dB 大约是音量减半。

voice = AudioSegment.from_file("audio/voice_recording.wav")
# 增加 6 dB
louder_voice = voice + 6
# 或者
# louder_voice = voice.apply_gain(6)

# 减小 3.5 dB
quieter_voice = voice - 3.5
# 或者
# quieter_voice = voice.apply_gain(-3.5)

叠加/混音 (Overlay): sound1.overlay(sound2, position=0, loop=False, times=1, gain_during_overlay=0)

将 sound2 叠加到 sound1 上，它们将同时播放。
结果音频的长度通常与 sound1 相同。如果 sound2 更长，超出部分会被截断。
position: sound2 开始叠加的时间点 (毫秒)，相对于 sound1 的开头。
loop: (布尔值) 如果 True，sound2 将在 sound1 的持续时间内循环播放。
times: (整数) sound2 将重复播放的次数。即使重复次数很多，最终长度仍受限于 sound1。
gain_during_overlay: (dB) 在叠加 sound2 期间，sound1 的音量变化。例如，设为 -6 可以在播放背景音乐时让人声更清晰。

background_music = AudioSegment.from_file("audio/background.mp3")
narration = AudioSegment.from_file("audio/narration.wav")

# 将旁白叠加到背景音乐开头
mixed_simple = background_music.overlay(narration)

# 旁白在背景音乐播放5秒后开始
mixed_delayed = background_music.overlay(narration, position=5000)

# 叠加时，背景音乐降低音量 8dB
mixed_ducking = background_music.overlay(narration, position=2000, gain_during_overlay=-8)

# 假设背景音乐30秒，一个5秒的音效循环播放
short_effect = AudioSegment.silent(duration=5000) + 3 # 创建一个带内容的短音效
# effect_loop = background_music.overlay(short_effect, loop=True)
effect_multiple_times = background_music.overlay(short_effect, times=4, position=1000)

3.5 格式与属性转换

set_sample_width(width): 改变采样宽度。增加通常不损失质量，减少则会。
set_frame_rate(rate): 改变帧率。增加通常不损失质量，减少则会。
set_channels(num_channels): 改变声道数。单声道转立体声通常听不出变化，立体声转单声道可能因左右声道混合而损失信息（如果左右声道不同）。

sound_16bit_44k_stereo = AudioSegment.from_file("audio/standard.wav")

# 转为 8-bit (质量下降)
sound_8bit = sound_16bit_44k_stereo.set_sample_width(1)

# 转为 22.05 kHz (高频信息可能丢失)
sound_22k = sound_16bit_44k_stereo.set_frame_rate(22050)

# 转为单声道
sound_mono = sound_16bit_44k_stereo.set_channels(1)

3.6 声道操作

split_to_mono(): 将立体声 AudioSegment 分割为两个单声道 AudioSegment 对象（左声道和右声道），返回一个列表 [left_channel, right_channel]。
AudioSegment.from_mono_audiosegments(left_segment, right_segment, ...): 从两个或多个单声道 AudioSegment 创建一个多声道（通常是立体声）AudioSegment。所有输入的单声道片段长度必须完全一致。
apply_gain_stereo(left_db, right_db): 分别调整立体声左右声道的音量。如果原音频是单声道，会自动转为立体声再处理。
pan(pan_amount): 声像摇摆。pan_amount 从 -1.0 (完全左) 到 +1.0 (完全右)。0.0 表示居中。摇摄时会调整另一声道的音量以保持感知响度大致不变。例如，摇到最左时，左声道音量 +3dB，右声道静音。

stereo_sound = AudioSegment.from_file("audio/stereo_mix.wav")

if stereo_sound.channels == 2:
    mono_channels = stereo_sound.split_to_mono()
    left_channel = mono_channels[0]
    right_channel = mono_channels[1]

    # 仅让左声道响度增加3dB
    # new_left = left_channel + 3
    # re_combined_stereo = AudioSegment.from_mono_audiosegments(new_left, right_channel)

# 将左声道降低6dB，右声道增加2dB
balanced_sound = stereo_sound.apply_gain_stereo(-6, +2)

# 将声音向右摇摄30%
panned_right_30_percent = stereo_sound.pan(+0.3)
# 将声音完全摇到左边
panned_hard_left = stereo_sound.pan(-1.0)

3.7 音频效果 (Effects)

Pydub 提供了一些内置效果，更多效果位于 pydub.effects 模块。

fade(to_gain=0, from_gain=0, start=None, end=None, duration=None): 通用淡化效果。
- to_gain: 淡化结束时的目标增益 (dB)。
- from_gain: 淡化开始时的起始增益 (dB)。
- 可以指定 start 和 end (毫秒)，或 start/end 之一配合 duration (毫秒)。

fade_in(duration) / fade_out(duration): 便捷的从静音淡入或淡出到静音。内部调用 fade()。-120dB 通常被认为是静音。

song = AudioSegment.from_file("audio/my_track.mp3")
# 5秒淡入
song_faded_in = song.fade_in(duration=5000)
# 最后10秒淡出
song_faded_out = song.fade_out(duration=10000) # 注意：这里是修改整个片段使其尾部淡出

# 更复杂的淡化：从第5秒开始，用3秒时间，将音量从当前提升到 +6dB
# complex_fade = song.fade(to_gain=6.0, start=5000, duration=3000)

reverse(): 反转音频，使其倒放。
```
reversed_sound = sound.reverse()
```
invert_phase(): 反转音频信号的相位。可用于产生反相波以进行噪声抑制或抵消（需要精确对齐）。
```
antiphase_sound = sound.invert_phase()
```
pydub.effects.normalize(audio_segment, headroom=0.1): 标准化音量，使音频峰值达到某个目标水平（默认略低于 0dBFS，headroom 控制这个余量）。
```
from pydub.effects import normalize
normalized_sound = normalize(sound)
```

3.8 静音处理 (Silence Utilities - `pydub.silence`)

pydub.silence 模块提供了一些检测和处理音频中静音部分的实用函数。

detect_silence(audio_segment, min_silence_len=1000, silence_thresh=-16, seek_step=1):
- 检测音频中的静音段。返回一个列表，每个元素是 [start_ms, end_ms] 表示静音段的起止时间。
- min_silence_len: 静音段的最小长度 (毫秒)。
- silence_thresh: 静音的 dBFS 阈值。低于此值的视为静音。
- seek_step: 检测步长 (毫秒)。越小越精确，但越慢。
detect_nonsilent(audio_segment, ...): 与 detect_silence 相反，检测非静音段。参数相同。
split_on_silence(audio_segment, min_silence_len=1000, silence_thresh=-16, keep_silence=100, seek_step=1):
- 根据静音段分割音频。返回一个 AudioSegment 对象列表。
- keep_silence: (毫秒或布尔值) 在分割出的片段前后保留多少静音。True 保留所有，False 不保留。数字表示保留时长。
detect_leading_silence(audio_segment, silence_thresh=-50, chunk_size=10):
- 检测并返回音频开头静音部分的结束时间点 (毫秒)。

from pydub import AudioSegment, silence

speech = AudioSegment.from_file("audio/long_speech_with_pauses.mp3")

# 检测超过2秒，响度低于-40dBFS的静音段
silent_parts = silence.detect_silence(speech, min_silence_len=2000, silence_thresh=-40)
# silent_parts might be: [[5200, 7500], [12300, 15000]]

# 根据静音分割语音，保留每段前后200ms的静音
speech_segments = silence.split_on_silence(
    speech,
    min_silence_len=500,    # 至少0.5秒的静音才分割
    silence_thresh=-35,     # 低于-35dBFS算静音
    keep_silence=200        # 保留200ms静音
)

# for i, segment in enumerate(speech_segments):
# segment.export(f"output/speech_segment_{i}.mp3", format="mp3")

# 移除开头的静音 (直到响度高于-45dBFS)
trimmed_speech = speech[silence.detect_leading_silence(speech, silence_thresh=-45):]

3.9 高级：获取与处理原始样本数据

get_array_of_samples(): 返回一个 array.array 对象，包含原始的数字采样点。如果音频是多声道的，采样点会交错排列，例如立体声：[L1, R1, L2, R2, ...]。这主要用于自定义效果或与其他需要数字样本数组的库（如 NumPy/SciPy）集成。
_spawn(data_array): （通常是内部方法）用新的样本数组创建一个新的 AudioSegment 对象，其他参数（如帧率、声道数）与原对象相同。

import array
import numpy as np

sound = AudioSegment.from_file("audio/some_sound.wav")
samples = sound.get_array_of_samples() # array.array object

# 示例：将所有采样值减半 (音量减小，可能引入量化噪声)
# 注意：这是一个非常简化的例子，实际音量处理应在dBFS域进行
# modified_samples_list = [s // 2 for s in samples]
# modified_samples = array.array(sound.array_type, modified_samples_list)
# new_sound_half_volume = sound._spawn(modified_samples)

# 与 NumPy 集成 (更复杂，但更强大)
# 将 Pydub samples 转为 NumPy array
numpy_samples = np.array(samples)

# 假设做了一些 NumPy 操作...
# shifted_samples_np = np.right_shift(numpy_samples, 1) # 示例操作

# 将 NumPy array 转回 Pydub array.array
# modified_samples_back_to_array = array.array(sound.array_type, shifted_samples_np)
# new_sound_numpy_processed = sound._spawn(modified_samples_back_to_array)

# 更专业的 Pydub -> NumPy float32 转换 (适用于信号处理)
# if sound.channels > 1:
# channel_sounds = sound.split_to_mono()
#     samples_per_channel = [s.get_array_of_samples() for s in channel_sounds]
#     fp_arr = np.array(samples_per_channel).T.astype(np.float32)
# else: # Mono
#     fp_arr = np.array(sound.get_array_of_samples()).astype(np.float32)

# fp_arr /= np.iinfo(samples[0].typecode).max # Normalize to [-1.0, 1.0] range

# NumPy float32 -> Pydub (通过WAV IO)
# import io
# import scipy.io.wavfile
# wav_io = io.BytesIO()
# scipy.io.wavfile.write(wav_io, sound.frame_rate, (fp_arr * np.iinfo(samples[0].typecode).max).astype(samples[0].typecode))
# wav_io.seek(0)
# sound_from_numpy = AudioSegment.from_wav(wav_io)

注意: 直接操作样本数组需要对数字信号处理有一定了解，否则很容易产生不期望的结果或失真。对于常见任务，优先使用 Pydub 内建的方法。

4. Pydub 实用指南与最佳实践

环境配置：
- pip install pydub
- 安装 FFmpeg 或 Libav：这是最关键的一步。确保它们已安装并且其可执行文件路径在系统的 PATH 环境变量中。
  - Windows: 下载预编译包，解压并将 bin 目录添加到 PATH。
  - macOS: brew install ffmpeg
  - Linux: sudo apt-get install ffmpeg 或 sudo yum install ffmpeg
性能考虑：
- Pydub 为了易用性牺牲了一部分性能。对于超大规模或实时性要求极高的处理，可能需要更底层的库。
- 涉及 FFmpeg 的操作（如非 WAV/RAW 的加载导出、一些效果）会有额外的进程调用开销。
内存使用：AudioSegment 对象将整个音频数据加载到内存中。处理非常长的音频文件时要注意内存消耗。可以考虑分块处理。
不可变性的好处与处理：由于 AudioSegment 不可变，链式操作非常安全：
final_sound = sound.fade_in(1000).apply_gain(-3).overlay(another_sound).fade_out(2000)
何时选择 Pydub：
- 适合：快速脚本、音频格式转换、基本剪辑、音量调整、简单效果、Web 后端音频预处理。
- 可能不是最佳选择：复杂的实时音频分析、精确的频域操作（虽然可以通过 get_array_of_samples 配合 NumPy/SciPy 实现，但 Pydub 本身不直接提供这些工具）、低延迟音频流处理。

5. Pydub 背景与渊源

Pydub 由 James Robert 从 2011 年左右开始开发，旨在提供一种简单直观的方式来处理音频，而无需深入了解 FFmpeg 的复杂命令行或底层音频编码细节。它的出现极大地降低了 Python 开发者进行音频处理的门槛，让许多原本需要复杂工具或专业知识的任务变得触手可及。Pydub 很好地体现了 Python “batteries included” 和追求简洁优雅的哲学。