from flask import Flask, send_from_directory app = Flask(name) @app.route('/file') def get_file(): return send_from_directory('D:/gangko') if name == 'main': app.run(host='192.168.1.226', port=8000, debug=True)给出这段代码对应的前端代码,可以访问目录中文件

时间: 2023-12-09 09:03:08 浏览: 45
这段代码是后端代码,用于提供接口让前端调用。如果你想让前端通过浏览器访问该接口并获取 `D:/gangko` 目录下的文件,可以编写以下前端代码: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Get File</title> </head> <body> <button onclick="getFile()">Get File</button> <script> function getFile() { window.location.href = '/file?filename=test.txt'; } </script> </body> </html> ``` 这段代码会在页面上显示一个按钮,当点击该按钮时,会向 `/file` 路径发送请求,并将 `filename` 参数设置为 `test.txt`。后端代码可以根据该参数来返回指定的文件。需要注意的是,这段代码使用了 `window.location.href` 来导航到指定的 URL,这会导致浏览器重新加载页面。如果你希望在不刷新页面的情况下获取文件内容,可以使用 JavaScript 的 `fetch` 函数。
相关问题

from flask import Flask, send_from_directory app = Flask(__name__) @app.route('/file') def get_file(): return send_from_directory('D:/gangko') if __name__ == '__main__': app.run(host='192.168.1.226', port=8000, debug=True)给出这段代码对应的前端代码

这段代码是后端代码,用于提供接口让前端调用。如果你想让前端通过浏览器访问该接口并获取 `D:/gangko` 目录下的文件列表,你可以编写以下前端代码: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Get File List</title> </head> <body> <button onclick="getFileList()">Get File List</button> <ul id="file-list"></ul> <script> function getFileList() { fetch('/file') .then(response => response.json()) .then(data => displayFileList(data)) .catch(error => console.error(error)); } function displayFileList(data) { const fileList = document.getElementById('file-list'); fileList.innerHTML = ''; data.forEach(file => { const li = document.createElement('li'); li.innerText = file; fileList.appendChild(li); }); } </script> </body> </html> ``` 这段代码会在页面上显示一个按钮,当点击该按钮时,会向 `/file` 路径发送请求,然后将响应内容解析为 JSON,最后将文件列表显示在页面上。需要注意的是,这段代码假设响应内容是一个 JSON 数组,其中包含了文件列表。你可以根据需要修改代码,以便显示其它类型的数据。

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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