铁雪资源网 Design By www.gsvan.com
本文实例为大家分享了Python/Django后端使用PIL Image生成头像缩略图的具体代码,供大家参考,具体内容如下
import os from django.views.generic import View from myapp.models import User from PIL import Image def make_thumbnail(infile,thumbnail_dir): size = (156, 156) if not os.path.exists(thumbnail_dir):#判断缩略图存储目录是否存在then新建 os.mkdir(thumbnail_dir) outfile = os.path.join( thumbnail_dir, os.path.basename(infile)) try: im = Image.open(infile)#Key Point im.thumbnail(size)#Key Point im.save(outfile, "JPEG")#Key Point return True except IOError, err: print("cannot create thumbnail for", infile,err) return False class Useravatar(View): def __init__(self): self.thumbnail_dir = os.path.join(STATIC_ROOT, 'avatar/thumbnails') self.dest_dir = os.path.join(STATIC_ROOT, 'avatar/origin_imgs') @method_decorator(login_required) def post(self, request): nt_id = request.session.get('nt_id', 'default') user = User.objects.get(pk=nt_id) if User.objects.filter(pk=nt_id).exists() else None avatarImg = request.FILES['avatar'] if not os.path.exists(self.dest_dir):#判断原图存储目录是否存在then新建 os.mkdir(self.dest_dir) dest = os.path.join(self.dest_dir, nt_id+"_avatar.jpg") with open(dest, "wb+") as destination:#先保存原图 for chunk in avatarImg.chunks(): destination.write(chunk) if make_thumb(dest,self.thumbnail_dir):#使用原图创建缩略图 avartaPath = os.path.join(STATIC_URL, 'avatar/thumbnails', nt_id + "_avatar.jpg") else: avartaPath = os.path.join(STATIC_URL, 'avatar/origin_imgs', nt_id + "_avatar.jpg") User.objects.filter(nt_id=nt_id).update(avatar=avartaPath) return render(request, 'profile.html', {'user': user})
示例代码中将制作缩略图的函数从基于类的视图中分离出来了(为了清晰起见),实际编程过程中可以定义为类方法方面调用。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
铁雪资源网 Design By www.gsvan.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
铁雪资源网 Design By www.gsvan.com
暂无Python/Django后端使用PIL Image生成头像缩略图的评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。