send_from_directory

时间: 2023-04-24 08:04:38 浏览: 706
send_from_directory 是 Flask 框架中用来发送文件的函数。它的用法是:send_from_directory(directory, filename, **options)。其中,directory 是文件所在的文件夹路径,filename 是要发送的文件名,options 是可选参数,用来设置文件的属性等。
相关问题

flask send_from_directory

flask send_from_directory是Flask框架中的一个函数,用于从指定目录中发送文件。该函数的语法如下: send_from_directory(directory, filename, **options) 其中,directory表示要发送文件的目录路径,filename表示要发送的文件名,options是可选参数,用于指定其他选项,如缓存控制、MIME类型等。 该函数会返回一个Response对象,其中包含要发送的文件内容。可以将该对象直接返回给客户端,或者使用Flask框架提供的send_file函数将其发送给客户端。

flask send_from_directory与send_file在传递文件的区别

在 Flask 中,`send_from_directory` 和 `send_file` 都用于向客户端文件,但有一些区别。 send_from_directory` 函数用于从指定目录中发送文件。它提供了方便的方式来发送静态文件,如图像、CSS、JavaScript 等。以下是一个示例代码: ```python from flask import Flask, send_from_directory app = Flask(__name__) @app.route('/images/<path:filename>') def get_image(filename): # 从指定目录中发送文件 return send_from_directory('static/images', filename) if __name__ == '__main__': app.run() ``` 在上面的示例中,当请求 `/images/filename.jpg` 时,`get_image` 函数会从 `static/images` 目录中发送名为 `filename.jpg` 的文件。 `send_file` 函数用于发送任意类型的文件。它可以发送动态生成的文件(如通过 Pandas 导出的 XLSX 文件),或者从任意路径中发送文件。以下是一个示例代码: ```python from flask import Flask, send_file import pandas as pd app = Flask(__name__) @app.route('/api/export') def export_data(): # 生成文件或从文件路径中获取文件 # ... # 发送文件 return send_file('path/to/file.xlsx', as_attachment=True) if __name__ == '__main__': app.run() ``` 在上面的示例中,当请求 `/api/export` 时,`export_data` 函数会发送名为 `file.xlsx` 的文件。 总结来说,`send_from_directory` 适用于发送静态文件,而 `send_file` 则适用于发送各种类型的文件,包括动态生成的文件。根据你的需求选择合适的函数。

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coding=UTF-8 from flask import Flask, render_template, request, send_from_directory from werkzeug.utils import secure_filename from iconflow.model.colorizer import ReferenceBasedColorizer from skimage.feature import canny as get_canny_feature from torchvision import transforms from PIL import Image import os import datetime import torchvision import cv2 import numpy as np import torch import einops transform_Normalize = torchvision.transforms.Compose([ transforms.Normalize(0.5, 1.0)]) ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’]) app = Flask(name) train_model = ReferenceBasedColorizer() basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 def allowed_file(filename): return ‘.’ in filename and filename.rsplit(‘.’, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS def load_model(log_path=‘/mnt/4T/lzq/IconFlowPaper/checkpoints/normal_model.pt’): global train_model state = torch.load(log_path) train_model.load_state_dict(state[‘net’]) @app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”]) def hello(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) @app.route(‘/upload’, methods=[“GET”, “POST”]) def upload_lnk(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) if request.method == ‘POST’: try: file = request.files['uploadimg'] except Exception: return None if file and allowed_file(file.filename): format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S" now = datetime.datetime.utcnow().strftime(format) filename = now + '_' + file.filename filename = secure_filename(filename) basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 # upload_path = os.path.join(basepath,secure_filename(f.filename)) file.save(os.path.join(basepath, filename)) else: filename = None return filename @app.route(‘/download/string:filename’, methods=[‘GET’]) def download(filename): if request.method == “GET”: if os.path.isfile(os.path.join(basepath, filename)): return send_from_directory(basepath, filename, as_attachment=True) pass def get_contour(img): x = np.array(img) canny = 0 for layer in np.rollaxis(x, -1): canny |= get_canny_feature(layer, 0) canny = canny.astype(np.uint8) * 255 kernel = np.array([ [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0], ], dtype=np.uint8) canny = cv2.dilate(canny, kernel) # canny = Image.fromarray(canny) return canny @app.route(‘/embedding//’, methods=[“GET”, “POST”]) def icontran(img, reference): global train_model if request.method == ‘POST’: imgPath = os.path.join(basepath, img) referencePath = os.path.join(basepath, reference) img = cv2.imread(imgPath) if img is None or img.size <= 0: return None contour = get_contour(img).astype(np.float32).copy() contour = 255 - contour reference = cv2.imread(referencePath).astype(np.float32) reference = cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2RGB) reference = transform_Normalize(torch.from_numpy(reference).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/ 255.0) contour = transform_Normalize(torch.from_numpy(contour).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float()/ 255.0) train_model.eval() transfer = train_model(contour, reference) transfer = transfer.squeeze(0) transfer = (transfer + 0.5).clamp(0, 1).mul_(255).permute(1, 2, 0).type(torch.uint8).numpy() transfer = transfer.numpy() cv2.imwrite(imgPath, transfer) return basepath # success if name == “main”: load_model() app.run(host=‘10.21.16.144’, port=9999, debug=True) 用puthon写一个调用这个服务器的gui

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