Python Tornado批量上传图片并显示功能
简介
Tornado龙卷风是一个开源的网络服务器框架，它是基于社交聚合网站FriendFeed的实时信息服务开发而来的。2007年由4名Google前软件工程师一起创办了FriendFeed，旨在使用户能够方便地跟踪好友在Facebook和Twitter等多个社交网站上的活动。结果两年后，Facebook宣布收购FriendFeed，交易价格约为5000万美元。而此时FriendFeed只有12名员工。据说这帮人后来又到了Google，搞出了现在的Google App Engine...
我们开发这个Web服务器的主要目的就是为了处理FriendFeed的实时功能 -- 在FriendFeed的应用里每个活动用户都会保持着一个服务器连接。
Tornado使FriendFeed使用的可扩展的非阻塞Web服务器及其相关工具的开源版本，这个Web框架看起来有些像web.py或 Google的webapp，不过为了更加有效地利用非阻塞服务器环境，Tornado这个Web框架还包含了一些相关的有用工具和优化。
区别
Tornado与现代主流的Web服务器框架有着明显的区别：它使非阻塞式的服务器，速度相当快。这得益于其非阻塞的方式和对epoll的运用。Tornado每秒可以处理数以千计的连接，对于实时Web服务来说Tornado确实是一个理想的Web框架。
与Node.js相同的是，Tornado也采用的是单进程单线程异步IO的网络模型，它们都可以编写异步非阻塞的程序。但由于Node.js是Google Chrome V8引擎的JS运行环境或工具包，它属于偏底层的抽象，扩展了JS编写服务器程序的能力，所以基于Node.js会由不同的Web框架。从这个角度来看Node.js和Tornado其实并不在一个层次上。
Tornado是使用Python编写的Web服务器兼Web应用框架，与主流Web服务器框架不同的是，Tornado是异步非阻塞式服务器，得益于非阻塞式和对epoll模型的运用，Tornado是实时Web服务的一个理想框架，它非常适合开发长轮询、WebSocket和需要与每个用户建立持久连接的应用。
特点
- 轻量级Web框架
- 异步非阻塞IO处理方式
- Tornado采用的单进程单线程异步IO的网络模式，其高性能源于Tornado基于Linux的Epoll（UNIX为kqueue）的异步网络IO。
- 出色的抗负载能力
- 不依赖多进程或多线程
- WSGI全栈替代产品
- WSGI把应用（Application）和服务器（Server）结合起来，Tornado既可以是WSGI应用也可以是WSGI服务。
- 既是WebServer也是WebFramework
Tornado是基于Bret Taylor和其他人员为FrientFeed所开发的网络服务框架，当FriendFeed被Facebook收购后得以开源。不同于那些最多只能达到1w并发连接的传统网络服务器。Tornado在设计之初就考虑到了性能因素，旨在解决C10K问题，这样的设计使其成为一个拥有高性能的框架。
正文开始
问题描述
Python Tornado批量上传图片并显示，前后端都要显示
思路
1.文件上传
前端FormData上传，后端BytesIO解析
2.显示图片
前端FileReader读取显示，后端matplotlib显示
代码
index.html
<!DOCTYPE html>
<head>
<title>批量上传图片并显示</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);
//显示图片
var fileReader = new FileReader();
fileReader.readAsDataURL(file);
fileReader.onloadend = function (event) {
var src = event.target.result;
$('body').append('<img src=' + src + ' width=200px>');
}
}
//上传
$.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="运行端口", 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
总结
到此这篇关于Python Tornado批量上传图片并显示功能的文章就介绍到这了,更多相关python tornado批量上传内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
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