pygame背景音乐无法读取

使用函数pygame.mixer.music.load("music")中的音乐文件无法读取,已经换了mp3模式和ogg模式均不能读取

2个回答

如果你是用pyinstaller打包成.exe的话pygame不支持ogg和mp3,你可以把音乐文件转换成.wav

建议你先看一下是否init()初始化,如果还没有声音可能是因为没有打开窗口的原因
最好是把代码贴出来,不然问题不容易看出来
这是我自己做的播放音乐的代码:
pygame.init()
pygame.mixer.init()
pygame.mixer.music.load("./music/Mario.mp3")
pygame.mixer.music.play()

upspeed = pygame.mixer.Sound("./music/2.ogg")
sound2 = pygame.mixer.Sound("./music/prop.ogg")
sound3 = pygame.mixer.Sound("./music/prop.ogg")
sound4 = pygame.mixer.Sound("./music/prop.ogg")
Jump = pygame.mixer.Sound("./music/Jump.ogg")
fire = pygame.mixer.Sound("./music/fire.ogg")
over = pygame.mixer.Sound("./music/over.ogg")
bomb = pygame.mixer.Sound("./music/bomb.ogg")
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本套课程的设计完全是为初学者量身打造,课程内容由浅入深,课程讲解通俗易懂,代码实现简洁清晰。通过本课程的学习,学员能够入门微信公众平台开发,能够胜任企业级的订阅号、服务号、企业号的应用开发工作。 通过本课程的学习,学员能够对微信公众平台有一个清晰的、系统性的认识。例如,公众号是什么,它有什么特点,它能做什么,怎么开发公众号。 其次,通过本课程的学习,学员能够掌握微信公众平台开发的方法、技术和应用实现。例如,开发者文档怎么看,开发环境怎么搭建,基本的消息交互如何实现,常用的方法技巧有哪些,真实应用怎么开发。

150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

SEIR课程设计源码与相关城市数据.rar

SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进,选择其中三个城市进行拟合仿真SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进,选择其中三个城市进行拟合仿真SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进,选择其

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

2019 AI开发者大会

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environ...

定量遥感中文版 梁顺林著 范闻捷译

这是梁顺林的定量遥感的中文版,由范闻捷等翻译的,是电子版PDF,解决了大家看英文费时费事的问题,希望大家下载看看,一定会有帮助的

GIS程序设计教程 基于ArcGIS Engine的C#开发实例

张丰,杜震洪,刘仁义编著.GIS程序设计教程 基于ArcGIS Engine的C#开发实例.浙江大学出版社,2012.05

人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战)

系列课程主要分为3大阶段:(1)首先掌握计算机视觉必备算法原理,结合Opencv进行学习与练手,通过实际视项目进行案例应用展示。(2)进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战,掌握深度学习中必备算法原理与网络模型架构。(3)结合经典深度学习框架与实战项目进行实战,基于真实数据集展开业务分析与建模实战。整体风格通俗易懂,项目驱动学习与就业面试。 建议同学们按照下列顺序来进行学习:1.Python入门视频课程 2.Opencv计算机视觉实战(Python版) 3.深度学习框架-PyTorch实战/人工智能框架实战精讲:Keras项目 4.Python-深度学习-物体检测实战 5.后续实战课程按照自己喜好选择就可以

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

微信小程序番茄时钟视频教程,本课程将带着各位学员开发一个小程序初级实战类项目,针对只看过官方文档而又无从下手的开发者来说,可以作为一个较好的练手项目,对于有小程序开发经验的开发者而言,可以更好加深对小程序各类组件和API 的理解,为更深层次高难度的项目做铺垫。

面试了一个 31 岁程序员,让我有所触动,30岁以上的程序员该何去何从?

最近面试了一个31岁8年经验的程序猿,让我有点感慨,大龄程序猿该何去何从。

去除异常值matlab程序

数据预处理中去除异常值的程序,matlab写成

用verilog HDL语言编写的秒表

在秒表设计中,分模块书写。用在七段数码管上显示。输入频率是1KHZ.可以显示百分秒,秒,分。如要显示小时,只需修改leds里的代码和主模块代码。改程序以通过硬件电路验证。完全正确。

[透视java——反编译、修补和逆向工程技术]源代码

源代码。

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