微信小程序加入视频如何用本地播放器播放

微信小程序中想要使用本地播放器播放视频，你可以按照以下步骤操作：

1. **引入组件**：首先，在你的wxml文件中引入`video`组件，它是小程序内置用于播放视频的基础控件。

<view>
  <video src="{{pathToVideo}}" controls></video>
</view>

2. **设置src属性**：`src`属性应该指向你想播放的视频文件的本地路径。如果你有视频存储在小程序的本地资源目录下，需要将相对路径转换成实际的URL。例如：

   var pathToVideo = '/your/video.mp4';

3. **权限管理**：在使用本地视频之前，你需要处理用户的授权请求，允许小程序访问用户的相册或文件系统。可以在app.json的"permission"字段中添加"scope.localMediaRead"权限，并在适当的地方请求用户授权。

4. **代码逻辑**：在对应的js文件中，确保已经获取到正确的视频路径，并绑定到`video`组件上：

   Page({
     data: {
       pathToVideo: '',
     },
     onLoad: function() {
       // 获取并设置视频路径...
     },
   });

5. **测试运行**：最后，通过微信开发者工具预览或真机调试，检查视频是否能正常播放。

相关问题

微信小程序开发怎么使用本地自定义字体

### 微信小程序开发使用本地自定义字体方法教程

#### 准备工作
在微信小程序中使用本地自定义字体前，需准备所需的字体文件。通常情况下，这些字体文件为 `.ttf` 或其他常见格式。如果字体文件较大，则建议先对其进行压缩处理[^3]。

#### 将字体文件加入项目资源
将下载并可能已压缩过的字体文件放置于项目的合适位置，比如 `static/fonts/` 文件夹下。这一步骤确保了后续能够正确引用该字体文件。

#### 转换字体至 Base64 编码（可选）
对于某些场景来说，可以考虑将字体文件转换成 Base64 格式的字符串嵌入样式表内，从而减少 HTTP 请求次数。不过需要注意的是这样做会增加 CSS 文件大小，在实际操作时应权衡利弊后再做决定。

#### 修改 app.json 配置项
为了让整个应用程序都能识别新引入的字体家族名称，在全局配置文件 `app.json` 中添加如下字段：

{
  "usingComponents": {},
  "style": "v2",
  "fontFace": [
    {
      "family": "CustomFontFamilyName", // 定义新的字体族名
      "src": "url('/path/to/local/fontfile.ttf')" // 设置相对路径指向本地存储的字体文件
    }
  ]
}

注意这里的 `"path/to/local"` 应替换为你自己项目结构中的具体路径[^1]。

#### 加载字体到页面组件
除了可以在启动函数里调用外，也可以单独创建一个用于初始化字体的方法，并将其挂载到生命周期钩子上执行。下面是一个简单的例子展示如何实现这一点:

Page({
  onLoad: function () {
    this.setFont();
  },
  
  setFont(){
     const fontPath = '/static/fonts/mycustomfont.ttf';
     
     wx.loadFontFace({
       global: false,
       family: 'MyCustomFont',
       source: `url(${fontPath})`,
       success(res){
         console.log('字体加载完成');
       },
       error(err){
         console.error('字体加载失败:',err);
       }
     });
  }
})

上述代码片段展示了怎样在一个特定页面实例化过程中动态加载指定的字体资源[^4]。

#### 页面 WXML 和 WXSS 的调整
最后不要忘记更新相应的模板 (WXML) 及样式表 (WXSS)，以便让文本元素采用刚刚注册的新字体系列。例如：

<view class="text-with-custom-font">这段文字将会显示为我们刚才设定好的自定义字体</view>

.text-with-custom-font {
  font-family: MyCustomFont; /* 对应之前设置的名字 */
}

通过以上几个步骤的操作就可以顺利地在微信小程序内部集成来自本地的个性化字体方案了。

微信小程序接入本地部署大模型

### 微信小程序接入本地部署大模型的实现方案

#### 1. 架构设计
为了将本地部署的大模型集成到微信小程序中，通常采用客户端-服务器架构。具体来说，微信小程序作为前端界面负责收集用户输入并展示结果；而实际的计算工作则由后端服务器完成。通过HTTP请求的方式，可以有效地连接这两部分[^4]。

#### 2. 后端服务构建
在服务器上安装Flask框架来创建API接口，用于接收来自微信小程序的数据传输。当接收到新的查询时，先对该数据进行必要的预处理操作（如格式转换），之后将其送入已加载好的LLMs模型中执行推理任务。最后，将得到的结果封装成JSON对象并通过响应消息发送回给前端显示。

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = Flask(__name__)

model_name_or_path = "path_to_your_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    input_text = data['input']
    
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    response = {"output": result}
    return jsonify(response)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

#### 3. 前端开发指南
对于微信小程序而言，主要利用`wx.request()`函数发起网络请求至上述建立的服务地址。这里需要注意设置合适的超时时间和错误处理机制以应对可能出现的各种异常情况。此外，考虑到用户体验，在等待期间可适当加入loading动画提示用户当前状态[^2]。

// 在页面逻辑文件(.js)内定义获取预测的方法
function getPrediction(inputText){
  wx.showLoading({
    title: '正在思考...',
  })
  
  const url = 'http://your_server_ip:8080/predict';
  wx.request({
    url,
    method: 'POST',
    header: {
      'content-type': 'application/json'
    },
    data: JSON.stringify({input: inputText}),
    success(res){
      console.log('success:', res.data);
      wx.hideLoading();
      
      // 更新UI显示预测结果...
    },
    fail(err){
      console.error('error:', err);
      wx.showToast({
        icon:'none',
        title:"请求失败",
      });
      wx.hideLoading();
    }
  })
}