博客
关于我
音视频播放
阅读量:340 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1320 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

项目 - 音视频播放

在该项目中,我们需要实现视频时长获取以及实时播放时长显示功能。为此,我们将使用视频标签相关的API来完成相关功能。

首先,我们需要获取视频的时长和当前播放位置,这可以通过视频标签的duration属性和currentTime属性来实现。duration属性返回视频的总时长,currentTime属性则返回当前播放的位置(以秒计)。

其次,我们需要实现视频的播放和暂停功能,分别通过video.play()video.pause()方法来控制视频播放状态。此外,在视频播放过程中,我们需要实时更新播放进度,并显示当前播放时间。

为了更好地展示播放进度,我们可以在视频播放器中添加一个进度条。进度条的宽度可以根据当前播放位置占总时长的比例来计算:progressWidth = (video.currentTime / video.duration) * 100%。同时,我们还可以为播放时间显示添加具体的时长格式化,比如将时间转换为MM:SS:ccc格式。

在实现上,我们可以通过以下方式来完成:

  • 获取视频时长并显示总时长:

    video.oncanplay = function() {    // 显示视频总时长    playTime.innerHTML = Time(video.duration);}
  • 实现播放控制功能:

    play_btns.onclick = function() {    if (tag) {        video.play();        play_btns.className = "play_b";        tag = false;    } else {        video.pause();        play_btns.className = "";        tag = true;    }}
  • 实现实时播放进度更新:

    video.ontimeupdate = function() {    // 更新播放时间显示    playCur.innerText = Time(video.currentTime);    // 更新进度条宽度    slide.style.width = (video.currentTime / video.duration) * 100 + "%";}
  • 为了实现时间格式化,我们可以使用以下函数:

    function Time(date) {    var hours = PadTime(parseInt(date / 3600));    var mis = PadTime(parseInt(date % 3600 / 60));    var sec = PadTime(parseInt(date % 60));    return hours + ':' + mis + ':' + sec;}function PadTime(value) {    return value < 10 ? '0' + value : value;}

    通过上述方法,我们可以实现视频的播放控制以及实时播放时长显示。

    转载地址:http://jtse.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
    查看>>
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法2
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法5
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法6
    查看>>
    Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列
    查看>>
    pandas交换两列
    查看>>
    pandas介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    pandas去除Nan值
    查看>>
    pandas实战:电商平台用户分析
    查看>>
    Pandas库函数
    查看>>
    Pandas库常用方法、函数集合
    查看>>
    pandas打乱数据的顺序
    查看>>
    pandas指定列数据归一化
    查看>>
    pandas改变一列值(通过apply)
    查看>>
    Pandas数据分析的环境准备
    查看>>
    Pandas数据可视化怎么做?用实战案例告诉你!
    查看>>
    Pandas数据处理与分析教程:从基础到实战
    查看>>
    Pandas数据结构之DataFrame常见操作
    查看>>