So bestimmen Sie Datei-MIME-Typen in Python
Die Bestimmung des MIME-Typs einer Datei kann beim Speichern und Verteilen von Dateien hilfreich sein Ermöglicht dem Browser oder der Anwendung, automatisch die entsprechende Software zum Anzeigen oder Öffnen der Datei zu starten.
Verwenden Python-Magic-Bibliothek
Die auf GitHub verfügbare Python-Magic-Bibliothek bietet eine praktische Methode zum Extrahieren von MIME-Typen aus Dateien.
import magic mime = magic.Magic(mime=True) mime_type = mime.from_file("testdata/test.pdf") # Returns 'application/pdf'
Alternativen zu Python- magic
Wenn python-magic Ihre Anforderungen nicht erfüllt, ziehen Sie diese in Betracht Alternativen:
- mimetypes.guess_type(): Bestimmt wahrscheinliche MIME-Typen basierend auf der Dateierweiterung und dem Inhalt.
- Validatorenpaket: Bietet einen umfassenderen Ansatz zur Validierung von Daten, einschließlich der Erkennung von MIME Typen.
Fügt der Browser MIME-Typinformationen hinzu?
Im Allgemeinen fügen Browser beim Posten von Dateien auf einer Webseite nicht automatisch MIME-Typinformationen hinzu. Stattdessen liegt es normalerweise in der Verantwortung des Servers, den entsprechenden Inhaltstyp-Header basierend auf dem MIME-Typ der bereitgestellten Datei festzulegen.
Datendienste für MIME-Typinformationen
Obwohl es keine dedizierten Datenbanken speziell für MIME-Typinformationen gibt, können mehrere Webdienste bei der Identifizierung von MIME helfen Typen.
- Apaches tragbare MIME-Datenbank: Umfassende Liste von Dateierweiterungen und entsprechenden MIME-Typen, die von der Apache Foundation verwaltet werden.
- Internet Assigned Numbers Authority (IANA):Registrierung von Standard-MIME-Typen, erstellt von der Internet Engineering Task Force (IETF).
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie bestimmt man Datei-MIME-Typen in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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