圖片的上傳
上傳圖片使用了表單提交, 下面是html部分, enctype="multipart/form-data"表示不對位元組進行編碼,上傳檔案類型時需指定. input標籤的type="file" 指定上傳類型.
<form action="/" enctype="multipart/form-data" method="post"> <input type="file" name="headimg"> </form>
下面是tornado接受檔案的部分
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'])
這樣就可以透過/static/uploads/檔案名稱的形式存取
對圖片大小進行修改
##下面將寫對圖片進行的resize
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)
這樣就可以上傳的時候對檔案大小進行修改
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每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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