Python Tornado批量上傳圖片并顯示功能
簡介
Tornado龍卷風是一個開源的網絡服務器框架，它是基于社交聚合網站FriendFeed的實時信息服務開發(fā)而來的。2007年由4名Google前軟件工程師一起創(chuàng)辦了FriendFeed，旨在使用戶能夠方便地跟蹤好友在Facebook和Twitter等多個社交網站上的活動。結果兩年后，F(xiàn)acebook宣布收購FriendFeed，交易價格約為5000萬美元。而此時FriendFeed只有12名員工。據說這幫人后來又到了Google，搞出了現(xiàn)在的Google App Engine...
我們開發(fā)這個Web服務器的主要目的就是為了處理FriendFeed的實時功能 -- 在FriendFeed的應用里每個活動用戶都會保持著一個服務器連接。
Tornado使FriendFeed使用的可擴展的非阻塞Web服務器及其相關工具的開源版本，這個Web框架看起來有些像web.py或 Google的webapp，不過為了更加有效地利用非阻塞服務器環(huán)境，Tornado這個Web框架還包含了一些相關的有用工具和優(yōu)化。
區(qū)別
Tornado與現(xiàn)代主流的Web服務器框架有著明顯的區(qū)別：它使非阻塞式的服務器，速度相當快。這得益于其非阻塞的方式和對epoll的運用。Tornado每秒可以處理數(shù)以千計的連接，對于實時Web服務來說Tornado確實是一個理想的Web框架。
與Node.js相同的是，Tornado也采用的是單進程單線程異步IO的網絡模型，它們都可以編寫異步非阻塞的程序。但由于Node.js是Google Chrome V8引擎的JS運行環(huán)境或工具包，它屬于偏底層的抽象，擴展了JS編寫服務器程序的能力，所以基于Node.js會由不同的Web框架。從這個角度來看Node.js和Tornado其實并不在一個層次上。
Tornado是使用Python編寫的Web服務器兼Web應用框架，與主流Web服務器框架不同的是，Tornado是異步非阻塞式服務器，得益于非阻塞式和對epoll模型的運用，Tornado是實時Web服務的一個理想框架，它非常適合開發(fā)長輪詢、WebSocket和需要與每個用戶建立持久連接的應用。
特點
- 輕量級Web框架
- 異步非阻塞IO處理方式
- Tornado采用的單進程單線程異步IO的網絡模式，其高性能源于Tornado基于Linux的Epoll（UNIX為kqueue）的異步網絡IO。
- 出色的抗負載能力
- 不依賴多進程或多線程
- WSGI全棧替代產品
- WSGI把應用（Application）和服務器（Server）結合起來，Tornado既可以是WSGI應用也可以是WSGI服務。
- 既是WebServer也是WebFramework
Tornado是基于Bret Taylor和其他人員為FrientFeed所開發(fā)的網絡服務框架，當FriendFeed被Facebook收購后得以開源。不同于那些最多只能達到1w并發(fā)連接的傳統(tǒng)網絡服務器。Tornado在設計之初就考慮到了性能因素，旨在解決C10K問題，這樣的設計使其成為一個擁有高性能的框架。
正文開始
問題描述
Python Tornado批量上傳圖片并顯示，前后端都要顯示
思路
1.文件上傳
前端FormData上傳，后端BytesIO解析
2.顯示圖片
前端FileReader讀取顯示，后端matplotlib顯示
代碼
index.html
<!DOCTYPE html>
<head>
<title>批量上傳圖片并顯示</title>
<meta charset='utf-8'>
<script src='https://cdn.bootcss.com/jquery/3.4.1/jquery.min.js'></script>
</head>
<body>
<input id='send' type='file' accept="image/png, image/jpeg" multiple><br>
</body>
<script>
$('#send').change(function () {
var files = $('#send')[0].files;
var form = new FormData();
for (var i = 0; i < files.length; i++) {
//插入form
var file = files[i];
console.log(file);
form.append('files', file);
//顯示圖片
var fileReader = new FileReader();
fileReader.readAsDataURL(file);
fileReader.onloadend = function (event) {
var src = event.target.result;
$('body').append('<img src=' + src + ' width=200px>');
}
}
//上傳
$.ajax({
type: 'POST',
url: '/upload',
data: form,
processData: false,
contentType: false,
success: function (response) {
console.log(response)
}
});
})
</script>
</html>
app.py
import tornado.web
import tornado.ioloop
from PIL import Image
from io import BytesIO
import matplotlib.pyplot as plt
from tornado.options import define, options
define("port", default=8888, help="運行端口", type=int)
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.render("index.html")
class UploadHandler(tornado.web.RequestHandler):
def post(self):
files = self.request.files['files']
for file in files:
img = file['body']
img = Image.open(BytesIO(img)).convert('RGB')
plt.imshow(img)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
app = tornado.web.Application(
[
(r"/", MainHandler),
(r"/upload", UploadHandler),
],
)
app.listen(options.port)
print("http://localhost:{}/".format(options.port))
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
效果
前端
后端
總結
到此這篇關于Python Tornado批量上傳圖片并顯示功能的文章就介紹到這了,更多相關python tornado批量上傳內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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