2024-08-13

在Spring Boot中实现本地文件/图片上传并生成URL地址,你可以使用MultipartFile接口来处理上传的文件,并使用Spring的ResourceLoader来获取文件的URL。以下是一个简单的例子:

  1. 添加依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
  1. 创建一个控制器来处理文件上传:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.core.io.ResourceLoader;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;
 
@RestController
public class FileUploadController {
 
    @Value("${upload.path}")
    private String uploadPath;
 
    private final ResourceLoader resourceLoader;
 
    public FileUploadController(ResourceLoader resourceLoader) {
        this.resourceLoader = resourceLoader;
    }
 
    @PostMapping("/upload")
    public String uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {
        if (file.isEmpty()) {
            return "文件为空";
        }
 
        // 确定文件存储路径
        String filename = file.getOriginalFilename();
        File destFile = new File(Paths.get(uploadPath, filename).toString());
 
        // 保存文件
        file.transferTo(destFile);
 
        // 生成URL
        String fileUrl = resourceLoader.getResource("file:" + uploadPath).getURI().toString();
        return "文件上传成功,URL: " + fileUrl + filename;
    }
}
  1. application.properties中配置上传路径:



upload.path=/path/to/your/upload/directory
  1. 运行Spring Boot应用,并使用POST请求上传文件。

确保上传的目录对Spring Boot应用有写权限,并且正确配置了服务器的静态资源映射,以便能够通过生成的URL访问文件。

2024-08-13

在Python中,取余、取整、四舍五入、向上取整和向下取整可以使用内置的函数或运算符。

取余:使用 % 运算符




remainder = number % divisor

取整:

  • 向下取整:使用 math.floor() 函数



import math
floor = math.floor(number)
  • 向上取整:使用 math.ceil() 函数



import math
ceil = math.ceil(number)

四舍五入:使用 round() 函数




rounded = round(number)

向上取整和向下取整也可以使用内置的 int() 函数,但它会根据传入的浮点数返回它的整数部分(向零取整)。

例子:




number = 3.6
 
# 取余
remainder = number % 2  # 结果是 1
 
# 向下取整
import math
floor = math.floor(number)  # 结果是 3
 
# 向上取整
import math
ceil = math.ceil(number)  # 结果是 4
 
# 四舍五入
rounded = round(number)  # 结果是 4
 
# 向零取整
int_val = int(number)  # 结果是 3
2024-08-13

解释:

ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_um' 错误表明 Python 无法找到名为 numpy.core._multiarray_um 的模块。这通常是因为 NumPy 没有正确安装,或者安装的 NumPy 版本有问题。

解决方法:

  1. 确认 NumPy 是否已安装:在命令行中运行 pip show numpy 查看 NumPy 是否已安装以及其版本信息。
  2. 如果未安装,使用 pip install numpy 安装 NumPy。
  3. 如果已安装,但问题仍然存在,可以尝试更新 NumPy 到最新版本:pip install --upgrade numpy
  4. 确保你的 Python 环境(如虚拟环境)中安装了 NumPy,如果你使用的是虚拟环境,确保你已激活该环境。
  5. 如果问题依旧,可能是 Python 环境的问题,检查你的 PYTHONPATH 环境变量是否正确设置,或者尝试重置/修复你的 Python 环境。
2024-08-13



#!/usr/bin/env python
import rospy
from sensor_msgs.msg import CompressedImage
 
class ImagePublisher:
    def __init__(self):
        # 初始化节点
        rospy.init_node('image_publisher', anonymous=True)
        
        # 创建发布者,发布名为/compressed_image的CompressedImage类型消息,频率设置为10Hz
        self.publisher = rospy.Publisher('/compressed_image', CompressedImage, queue_size=10)
        
        # 设置循环的频率
        rate = rospy.Rate(10)
        
        # 设置消息数据,这里需要替换为实际的压缩图像数据
        # 假设compressed_image_data是一个包含压缩图像数据的字节串
        compressed_image_data = b'...'
        
        while not rospy.is_shutdown():
            # 创建CompressedImage消息对象
            message = CompressedImage()
            message.header.stamp = rospy.Time.now()
            message.format = "jpeg"
            message.data = compressed_image_data
            
            # 发布消息
            self.publisher.publish(message)
            
            # 等待一个循环周期
            rate.sleep()
 
if __name__ == '__main__':
    try:
        ImagePublisher()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

这段代码创建了一个ROS节点,该节点负责发布名为/compressed_image的CompressedImage类型的消息。在循环中,它创建了一个CompressedImage消息对象,设置了消息头的时间戳,指定了图像的格式,并填充了图像数据。然后,该节点以10Hz的频率发布这个消息。在实际应用中,需要替换compressed_image_data为实际的压缩图像数据。

2024-08-13

要在Python中把多帧图片合成视频,可以使用moviepy库。首先需要安装这个库:




pip install moviepy

然后使用以下代码合成视频:




from moviepy.editor import ImageSequenceClip
 
# 图片列表,确保图片是相同的尺寸
image_files = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']
# 设置每秒显示图片的速度
fps = 15
 
# 创建视频剪辑
clip = ImageSequenceClip(image_files, fps=fps)
 
# 输出视频文件
output_file = 'output_video.mp4'
clip.write_videofile(output_file)

确保所有图片的尺寸相同,否则合成的视频中图片可能会变形。fps参数决定了视频的帧率。最后,使用write_videofile方法将视频文件输出到指定路径。

2024-08-13

zip 函数在 Python 中被广泛使用,它可以将可迭代的对象打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的迭代器。如果各个迭代器的元素个数不一致,zip 函数会在最短的迭代器结束后停止。

以下是一些使用 zip 函数的示例:




# 使用 zip 函数打包元素
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
zipped = zip(list1, list2)
print(list(zipped))  # 输出: [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
 
# 使用 zip 函数解包元素
unzipped = zip(*zipped)
print(list(unzipped))  # 输出: [(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]
 
# 使用 zip 函数和字典理解一起使用
keys = ['name', 'age', 'gender']
values = ['Alice', 30, 'Female']
dictionary = {key: value for key, value in zip(keys, values)}
print(dictionary)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30, 'gender': 'Female'}
 
# 使用 zip 函数和列表推导式一起使用
squares = [x**2 for x in range(10)]
cubes = [x**3 for x in range(10)]
squares_and_cubes = list(zip(squares, cubes))
print(squares_and_cubes)  # 输出: [(0, 0), (1, 1), (4, 8), ..., (81, 27)]

zip 函数在处理多个列表或迭代器的元素时非常有用,它可以有效地将它们组合成一个个配对,特别是在需要同时处理多个数据源时。

2024-08-13

NumPy 是 Python 的一个扩展库,主要用于处理多维数组和矩阵,以及大量与之相关的计算任务。NumPy 的版本更新较为频繁,但常见的有以下几个版本:

  1. NumPy 1.0:这是 NumPy 库的第一个稳定版本,发布于 2008 年。
  2. NumPy 1.5:在此版本中引入了很多重要的新特性,比如对于浮点数的优化、改进的错误处理、以及对于 NumPy 的 C API 的实现。
  3. NumPy 1.6:在此版本中,引入了对于 Python 3.2 的支持,并对内存使用进行了优化。
  4. NumPy 1.7:在此版本中,引入了对于 Python 3.3 的支持,并对 NumPy 的线程安全性进行了改进。
  5. NumPy 1.8:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了大幅优化,并引入了对于 Python 3.4 的支持。
  6. NumPy 1.9:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了对于 Python 3.5 的支持。
  7. NumPy 1.10:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了对于 Python 3.6 的支持。
  8. NumPy 1.11:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了对于 Python 3.7 的支持。
  9. NumPy 1.12:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了对于 Python 3.8 的支持。
  10. NumPy 1.13:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了对于 Python 3.9 的支持。
  11. NumPy 1.14:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了对于 Python 3.10 的支持。
  12. NumPy 1.15:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了一些新的特性。
  13. NumPy 1.16:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了一些新的特性。
  14. NumPy 1.17:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了一些新的特性。
  15. NumPy 1.18:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了一些新的特性。
  16. NumPy 1.19:在此版本中,对 NumPy 的内存使用和性能进行了更进一步的优化,并引入了一些新的特性。

注意:NumPy 的版本更新较快,以上列举的版本可能不是完整的版本列表,但基本涵盖了主要的版本更新。

安装 NumPy 库的命令通常是:




pip install numpy

或者,如果你使用的是 Anaconda,你可以使用 conda 来安装:




conda install numpy

查看当前安装的

2024-08-13



# 假设有如下嵌套字典
nested_dict = {
    "key1": {
        "subkey1": "value1",
        "subkey2": "value2"
    },
    "key2": {
        "subkeyA": "valueA",
        "subkeyB": "valueB"
    }
}
 
# 访问嵌套字典中的值
value1 = nested_dict["key1"]["subkey1"]
print(value1)  # 输出: value1
 
# 更新嵌套字典中的值
nested_dict["key1"]["subkey1"] = "new_value1"
value1 = nested_dict["key1"]["subkey1"]
print(value1)  # 输出: new_value1
 
# 添加新的键值对
nested_dict["key1"]["subkey3"] = "value3"
subkey3_value = nested_dict["key1"]["subkey3"]
print(subkey3_value)  # 输出: value3
 
# 删除嵌套字典中的键值对
del nested_dict["key1"]["subkey2"]
# 检查键是否存在,防止KeyError
if "subkey2" in nested_dict["key1"]:
    print("subkey2 exists!")
else:
    print("subkey2 does not exist.")
 
# 遍历嵌套字典
for key, value in nested_dict.items():
    if isinstance(value, dict):  # 检查value是否还是字典
        for sub_key, sub_value in value.items():
            print(f"Key: {key} -> SubKey: {sub_key} -> Value: {sub_value}")
    else:
        print(f"Key: {key} -> Value: {value}")

这段代码展示了如何访问、更新、添加和删除嵌套字典中的元素,以及如何遍历嵌套字典。它提供了一个清晰的视图,展示了如何操作和处理Python中的复杂数据结构。

2024-08-13



# Python中for循环的基础语法示例
 
# 1. 基本用法:遍历一个序列(如列表)
for element in [1, 2, 3, 4, 5]:
    print(element)
 
# 2. 使用range()函数创建数字序列
for i in range(5):  # 从0开始到4结束,不包括5
    print(i)
 
# 3. 使用enumerate()获取元素及其索引
for index, value in enumerate(['a', 'b', 'c']):
    print(f"Index {index}: {value}")
 
# 4. 嵌套循环
for i in range(2):  # 外循环
    for j in range(3):  # 内循环
        print(f"i={i}, j={j}")
 
# 5. 使用else语句
for i in range(2):
    print(f"This is the {i}th iteration")
else:
    print("The for loop completed successfully.")
2024-08-13

在Mac上设置Python的环境变量通常涉及修改.bash_profile.bashrc,或者.zshrc文件,具体取决于你使用的shell。以下是设置Python 2和Python 3环境变量的步骤:

  1. 打开终端。
  2. 输入以下命令来编辑.bash_profile或你使用的shell对应的配置文件:



nano ~/.bash_profile

或者如果你使用的是zsh:




nano ~/.zshrc
  1. 在打开的文件中,添加以下内容来设置环境变量。假设Python 2的安装路径是/usr/bin/python,Python 3的安装路径是/usr/local/bin/python3



export PATH="/usr/bin/python:<your-other-path>:$PATH"
export PATH="/usr/local/bin/python3:<your-other-path>:$PATH"

替换<your-other-path>为你的其他必要的PATH变量,比如Xcode的命令行工具。

  1. 保存并关闭文件。
  2. 使环境变量更改立即生效,执行:



source ~/.bash_profile

或者对于zsh:




source ~/.zshrc
  1. 你可以通过运行以下命令来检查环境变量是否设置正确:



echo $PATH

确保你的$PATH包含了你设置的Python版本路径。

请注意,如果你使用的是conda来管理Python环境,你可能需要使用conda init命令来初始化conda环境,并且可能需要修改.bashrc.zshrc文件中的内容来设置conda的路径。