画像のアップロード
フォーム送信を使用して画像をアップロードします。 enctype="multipart/form-data" は、アップロード時にバイト数を指定する必要があることを意味します。入力タグファイルのtype=でアップロードタイプを指定します
<form action="/" enctype="multipart/form-data" method="post"> <input type="file" name="headimg"> </form>
以下はtornadoがファイルを受け入れる部分です
class UploadHandler(BaseHandler): def post(self): # 这部分就是上传的文件,想要查看更多可以print self.request看看 # 该文件返回一个元素为字典的列表 imgfile = self.request.files.get('headimg') for img in imgfile: # img有三个键值对可以通过img.keys()查看 # 分别是 'filename', 'body', 'content_type' 很明显对应着文件名,内容(二进制)和文件类型 with open('./static/uploads/' + img['filename'], 'wb') as f: # 文件内容保存 到'/static/uploads/{{filename}}' f.write(f['body'])
このように/static/uploads経由でアクセスできます/ファイル名
画像サイズを変更します
以下は画像のサイズ変更について書きます
class UploadHandler(BaseHandler): @tornado.web.authenticated def post(self): # 应该写到上面, 为了显示写到了函数内 import time # PIL 是 python中对图片进行操作的模块, 感兴趣可以去看一下 from PIL import Image # 可以想文件一样使用, 只是存放在内存 from cStringIO import StringIO # 判断上传文件大小 size = int(self.request.headers.get('Content-Length')) if size / 1000.0 > 2000: self.write("上传图片不能大于2M.") imgfile = self.request.files.get('headimg') for img in imgfile: # 对文件进行重命名 name = str(time.strftime('%Y%m%d%'), time.localtime())\ + '_' + self.current_user + '_headimg.png' with open('./static/uploads/' + name, 'wb') as f: # image有多种打开方式,一种是 Image.open('xx.png') # 另一种就是 Image.open(StringIO(buffer)) im = Image.open(StringIO(img['body'])) # 修改图片大小resize接受两个参数, 第一个是宽高的元组数据,第二个是对图片细节的处理,本文表示抗锯齿 im = im.resize((72, 72), Image.ANTIALIAS) # 打开io 就像文件一样 im_file = StringIO() im.save(im_file, format='png') # 这是获取io中的内容 im_data = im_file.getvalue() f.write(im_data)
アップロード時にファイルサイズを変更できるようにします
PythonのTornadoフレームワーク実装に関するその他の関連記事はこちら画像のアップロードと画像サイズの変更は、PHP 中国語 Web サイトに注意してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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