解释。 post_data = vpstest.getPostData(data_path)['normal']

这行代码中，vpstest 是一个 Python 模块或对象，getPostData 是该模块或对象中的一个函数。该函数的作用是从指定的数据路径中读取测试数据，并将其转换成 POST 请求的数据格式。

具体来说，该函数接受一个参数 data_path，该参数指定了测试数据所在的路径。函数中使用 ['normal'] 参数指定了测试数据的类型，这里的 'normal' 表示普通的测试数据类型。根据实际情况，这个参数也可以是其他的值，如 'large' 等，以指定不同的测试数据类型。

函数的返回值是一个字典类型的数据，其中包含了 POST 请求中的各个参数和对应的取值。该行代码中将返回值赋值给了 post_data 变量，这个变量可以用于后续的 POST 请求操作。

相关问题

解释代码。并讲解上下文关系 def test_ar_pta_gpu_feature_error_parameter(self): """ :return: """ data_path = '/ar_pta_cpu_feature/xirang/pta_gpu_feature.json' post_data = vpstest.getPostData(data_path)['normal'] post_data['logid'] = random.randint(1000000, 100000000) data = { "image": self.read_image(vpstest.PRJ_PATH + '/ar_pta_cpu_feature/xirang/1080p_pass_normal_male/71.png'), "gender": "female" } post_data['data'] = base64.b64encode(json.dumps(data).encode()).decode() vpstest.set_body(post_data) suss_flag, http_status_code, res, use_time = vpstest.send_json()

这是一个Python的测试函数，可以看出来是用于测试GPU的某个特征的。该函数的功能是读取一个JSON文件中的数据，并将其中一些数据进行处理后发送给服务器，最终获取服务器的返回结果。

其中，`data_path` 变量是指定了JSON文件的路径，`post_data` 变量是通过调用 `vpstest.getPostData` 函数并传入 `data_path` 参数来获取JSON文件中的数据。`random.randint(1000000, 100000000)` 生成一个随机数，并将其赋值给 `post_data` 字典中的 `logid` 键。

接下来，该函数创建一个字典 `data`，其中包含了一个图像和一个性别。然后，将 `data` 字典转换成 JSON 格式，并使用 `base64.b64encode()` 函数进行编码，最终将编码后的数据赋值给 `post_data` 字典中的 `data` 键。

最后，通过调用 `vpstest.set_body()` 函数并传入 `post_data` 参数来设置请求体，并通过调用 `vpstest.send_json()` 函数来发送请求并获取服务器的响应结果。函数的返回值是一个元组，包含了四个元素：`suss_flag` 表示请求是否成功，`http_status_code` 表示服务器返回的状态码，`res` 表示服务器返回的响应结果，`use_time` 表示请求所花费的时间。

def schemaName_file_upload(request): if request.method in ["POST", "GET"]: msg = {"code": normal_code, "msg": "成功", "data": {}} file = request.FILES.get("file") if file: filename = file.name filesuffix = filename.split(".")[-1] file_name = "{}.{}".format(int(float(time.time()) * 1000), filesuffix) filePath = os.path.join(os.getcwd(), "templates/front", file_name) print("filePath===========>", filePath) with open(filePath, 'wb+') as destination: for chunk in file.chunks(): destination.write(chunk) msg["file"] = file_name req_dict = request.session.get("req_dict") type1 = req_dict.get("type", 0) print("type1=======>",type1) type1 = int(type1) if type1 == 1: params = {"name":"faceFile","value": file_name} config.createbyreq(config, config, params) if '是' in hasHadoop or 'spark' in hasHadoop: try: client = Client("http://127.0.0.1:50070/") client.upload(hdfs_path=f'/{file_name}', local_path=filePath, chunk_size=2 << 19, overwrite=True) except Exception as e: print(f"hdfs upload error : {e}") return JsonResponse(msg)具体注释

这段代码定义了一个视图函数 `schemaName_file_upload`，用于处理上传文件的请求。如果请求的方法是 POST 或 GET，就会返回一个 JSON 格式的响应，其中包含一个 code 码、一个 msg 信息以及一个 data 数据字段。

在函数中，首先获取上传的文件对象，然后获取文件名和文件后缀。接着，生成一个新的文件名，新文件名由当前时间戳与文件后缀组成。然后，将新文件名与当前工作目录拼接成文件路径，最后将上传的文件写入到该路径下。

如果上传的文件类型为人脸识别类型，就会创建一个新的配置文件，将文件名加入到配置文件中。如果系统中存在 Hadoop 或 Spark 等大数据处理框架，就会将文件上传至 HDFS 文件系统中。

最后，返回一个 JSON 格式的响应，其中包含上传成功或失败的信息以及上传的文件名。