http_stream_len

"Http_stream_len"不是一个标准的HTTP协议相关的概念。它看起来可能是某个特定软件或工具中的自定义变量名，用于存储HTTP响应流的长度，或者是某个库中与HTTP数据流处理相关的参数。通常在处理HTTP请求响应时，可能用它来跟踪数据的传输量。

如果你是在询问HTTP协议本身，HTTP（Hypertext Transfer Protocol）并没有直接提供"stream_len"这样的属性，但服务器可能会返回Content-Length头部来告知响应内容的长度。

相关问题

typedef struct { size_t size; //number of values used for filtering size_t index; //current value index size_t count; //value count int sum; int * values; //array to be filled with values } ra_filter_t; typedef struct { httpd_req_t *req; size_t len; } jpg_chunking_t; #define PART_BOUNDARY "123456789000000000000987654321" static const char* _STREAM_CONTENT_TYPE = "multipart/x-mixed-replace;boundary=" PART_BOUNDARY; static const char* _STREAM_BOUNDARY = "\r\n--" PART_BOUNDARY "\r\n"; static const char* _STREAM_PART = "Content-Type: image/jpeg\r\nContent-Length: %u\r\n\r\n"; static ra_filter_t ra_filter; httpd_handle_t stream_httpd = NULL; httpd_handle_t camera_httpd = NULL; static mtmn_config_t mtmn_config = {0}; static int8_t detection_enabled = 0; static int8_t recognition_enabled = 0; static int8_t is_enrolling = 0; static face_id_list id_list = {0};这段程序什么意思

这段程序是一个使用ESP32开发板和摄像头模块实现人脸识别的程序。

其中，程序定义了以下结构体：

1. `ra_filter_t`：一个用于滤波的结构体，包含了滤波需要使用的参数和数组。
2. `jpg_chunking_t`：一个用于传输JPEG图像数据的结构体，包含了HTTP请求和数据长度。
3. `mtmn_config_t`：一个用于配置人脸检测模块的结构体，包含了人脸检测需要使用的参数。
4. `face_id_list`：一个用于存储已注册的人脸信息的结构体，包含了已注册人脸的数量和ID。

在程序中，还定义了一些变量，如：

1. `ra_filter`：用于滤波的变量。
2. `stream_httpd` 和 `camera_httpd`：HTTP服务器句柄，用于处理客户端的请求。
3. `detection_enabled` 和 `recognition_enabled`：用于控制人脸检测和识别功能是否开启。
4. `is_enrolling`：用于控制是否正在进行人脸注册。

程序中还定义了一些常量，如：

1. `_STREAM_CONTENT_TYPE`：用于设置HTTP响应头的Content-Type字段，指示传输的数据类型为多媒体流。
2. `_STREAM_BOUNDARY` 和 `_STREAM_PART`：用于设置HTTP响应的分隔符和传输的JPEG图像数据的格式。

总体来说，这段程序是一个基于ESP32的人脸识别系统的核心代码，其中定义了许多用于控制系统功能和存储数据的结构体和变量，并使用HTTP服务器提供服务。

progress-stream

progress-stream是一个Python库，用于在流中显示进度条。它提供了一种简单的方法来监控音频，视频，数据或任何其他类型的流的上传或下载。该库支持多种编程语言，如Python，Node.js和Go。下面是一个示例，演示如何使用progress-stream来监视文件的上传进度。

import requests
from progress.bar import IncrementalBar

def upload_file(file_path):
    file_name = os.path.basename(file_path)
    url = 'http://example.com/upload'
    with open(file_path, 'rb') as file:
        file_size = os.path.getsize(file_path)
        headers = {'Content-Length': str(file_size), 'Content-Type': 'application/octet-stream'}
        response = requests.post(url, headers=headers, data=Progress(file, file_size))
        return response.status_code == requests.codes.ok

class Progress():
    def __init__(self, file, size):
        self.file = file
        self.size = size
        self.iter_size = max(1, size // 100)
        self.bar = IncrementalBar("Uploading", max=size, suffix='%(percent).1f%%')

    def __iter__(self):
        yield from self.file

    def __len__(self):
        return self.size

    def __next__(self):
        chunk = next(self.file)
        self.bar.next(min(len(chunk), self.iter_size))
        return chunk

    def close(self):
        self.bar.finish()

upload_file('path/to/file')

在上面的示例中，我们使用progress-stream库来监视文件的上传进度。我们使用requests库来上传文件，该库可以将文件作为数据发送到Web服务器。我们打开文件，并计算文件的大小，然后将文件大小作为Content-Length标头的值添加到请求中。接下来，我们将Progress类的实例作为data参数传递给requests.post()方法。该Progress类实现了__iter__()和__next__()方法，这些方法用于迭代文件内容，并在上传文件时更新进度条。close()方法用于在文件上传完成后关闭进度条。