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
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