cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial Python使用Python实现一个简单的图片上传存储服务

GitHub地址: https://github.com/honmaple/maple-file

使用flask实现的一个简单的图片上传服务

设计初衷

对于图片的存储,有很多选择,一般采用云服务如(七牛,又拍等),但是国内的服务像七牛
自定义域名竟然需要域名备案(Excuse me,当初就是因为备案麻烦才选择国外的),而且浪费了我十块钱,

而我又想像七牛一样可以直接在本地就可以上传图片,找来找去,没有找到一个比较合适的,所以花两天时间自己写了一个

使用

由于初衷是本地脚本就可以发布,所以没有前端界面,等以后有时间了再加上

API

  • /api/login

    • POST

      登录
  • /api/logout

    • GET

      注销
  • /api/albums

    • name 相册名称

    • description 相册描述

    • GET
      获取相册列表

    • POST
      新建相册

  • /api/albums/

    pk 相册ID

    • name 相册名称

    • description 相册描述

    • GET
      获取相册信息

    • PUT
      修改相册信息

    • DELETE
      删除相册

  • /api/images

    • images 上传图片列表

    • album 相册ID(默认会新建一个default相册)

    • GET
      获取图片列表

    • POST
      上传图片

  • /api/images/

    • name 图片名称

    • description 图片描述

    • GET
      获取图片信息

    • PUT
      修改图片信息

    • DELETE
      删除图片

配置

class Config(object):
    DEBUG = True # 生产环境设置为False
    SECRET_KEY = 'ccc' # import os;os.urandom(24)
    SECRET_KEY_SALT = 'ssss'
    JSON_AS_ASCII = False

    PERMANENT_SESSION_LIFETIME = timedelta(days=3)

    PER_PAGE = 10 # 分页
    ADMIN_URL = '/admin/aaaaa' # 后台地址

    LOGIN_TOKEN_HEADER = 'Api-Key' # 将会影响到后面headers设置
    LOGIN_TOKEN = 'api_key' #url?api_key=21312313

    MIDDLEWARE = ['storage.common.middleware.CommonMiddleware']

    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///test.db'
    # SQLALCHEMY_ECHO = DEBUG
    UPLOAD_ALLOWED_EXTENSIONS = set(['png', 'jpg', 'jpeg']) # 允许上传的扩展名
    UPLOAD_FOLDER_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(file))
    UPLOAD_FOLDER_PATH = 'images' # 相对于当前文件路径的地址
    UPLOAD_FOLDER = os.path.join(UPLOAD_FOLDER_ROOT, UPLOAD_FOLDER_PATH)

创建账户

python manager.py create_user

将同时创建一个default的相册

python manager.py key

显示用户key

上传

上传后图片保存路径

  • 原图路径:

    UPLOAD_FOLDER + 'username' + 'photo' + %Y + %m + (时间戳+随机数).png
  • 缩略图路径:

    UPLOAD_FOLDER + 'username' + 'thumb' + %Y + %m + (时间戳+随机数).png

example

使用requests本地上传

import requests

def images():
    url = 'http://127.0.0.1:8000/api/images'
    files = {'images': open('desktop.png', 'rb')}
    multiple_files = [
        ('images', ('11.png', open('11.png', 'rb'), 'image/png')),
        ('images', ('desktop.png', open('desktop.png', 'rb'), 'image/png'))
    ]
    headers = {
        'Api-Key':
        'InhpeWFuZzA4MDdJBtx4AWlPpI_Oxx1Ki8',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.98 Safari/537.36'
    }
    # r = requests.post(url, files=multiple_files, headers=headers)
    r = requests.post(url, files=files, headers=headers)
    print(r.text)

                                               


Atas ialah kandungan terperinci 使用Python实现一个简单的图片上传存储服务. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimanakah array numpy berbeza dari tatasusunan yang dibuat menggunakan modul array?Bagaimanakah array numpy berbeza dari tatasusunan yang dibuat menggunakan modul array?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

Bagaimanakah penggunaan array Numpy berbanding dengan menggunakan array modul array di Python?Bagaimanakah penggunaan array Numpy berbanding dengan menggunakan array modul array di Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

Bagaimanakah modul CTYPES berkaitan dengan tatasusunan di Python?Bagaimanakah modul CTYPES berkaitan dengan tatasusunan di Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem

Tentukan 'array' dan 'senarai' dalam konteks Python.Tentukan 'array' dan 'senarai' dalam konteks Python.Apr 24, 2025 pm 03:41 PM

InPython,a"list"isaversatile,mutablesequencethatcanholdmixeddatatypes,whilean"array"isamorememory-efficient,homogeneoussequencerequiringelementsofthesametype.1)Listsareidealfordiversedatastorageandmanipulationduetotheirflexibility

Adakah senarai python berubah atau tidak berubah? Bagaimana dengan array python?Adakah senarai python berubah atau tidak berubah? Bagaimana dengan array python?Apr 24, 2025 pm 03:37 PM

Pythonlistsandarraysarebothmutable.1) listsareflexibleandsupportheterogeneousdatabutarelessmememory.2) arraysaremorememoremoryficorhomogeneousdatabutlessatile, memerlukanCorrectypecodeusagetoavoiderrors.

Python vs C: Memahami perbezaan utamaPython vs C: Memahami perbezaan utamaApr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Mencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariMencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariApr 20, 2025 am 12:21 AM

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.