


Comment convertir une chaîne codée en Base64 en image et l'enregistrer dans un fichier ?
Convertir une chaîne en base64 en image et enregistrer sur le système de fichiers
Le codage Base64 est un schéma de codage binaire en texte qui représente les données binaires dans un format de chaîne ASCII. Il est couramment utilisé pour encoder des données non textuelles telles que des images, des fichiers audio et binaires.
Pour convertir une chaîne codée en base64 en image et l'enregistrer dans le système de fichiers, vous pouvez suivre les étapes suivantes :
- Décodez la chaîne codée en base64 pour obtenir les données binaires d'origine.
- Créez un nouveau fichier avec l'extension appropriée (par exemple, .png, .jpg, .gif) en utilisant open ().
- Écrivez les données binaires décodées dans le fichier à l'aide de write().
- Fermez le fichier.
Voici un exemple de la façon d'effectuer ces opérations étapes en Python :
import base64 # Decode the base64-encoded string decoded_data = base64.b64decode(base64_string) # Create a new file with open('image.png', 'wb') as f: # Write the decoded binary data to the file f.write(decoded_data)
Dans cet exemple, base64_string est la chaîne codée en base64 et image.png est le nom du fichier à créer.
Une fois le fichier enregistré , vous pouvez vérifier que l'image a été correctement décodée en l'ouvrant dans une visionneuse d'images.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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