Django Admin实现上传图片校验功能
Django 为未来的开发人员提供了许多功能:一个成熟的标准库,一个活跃的用户社区,以及 Python 语言的所有好处。虽然其他 Web 框架也声称能提供同样的内容,但 Django 的独特之处在于它内置了管理应用程序 —— admin。
admin 提供了开箱即用的高级 Create-Read-Update-Delete (CRUD) 功能,减少了重复工作所需的时间。这是许多 Web 应用程序的关键所在,程序员可以在开发时快速浏览他们的数据库模型;非技术最终用户可以在部署时使用 admin 添加和编辑站点内容。
我的 models里有个ImageField字段,用来保存用户头像,希望通过Django Admin上传时校验头像大小,如果太大就报错,并且不保存。
网上有不少方法,有的通过第三方软件实现,有的通过自己写form验证,我觉得太复杂了,本身的要求也不高,只想要最简单的方法。
下面的方法是通过覆盖 admin.ModelAdmin 的 save_model()来校验图片大小,如果图片大于20K,就报错并且不保存:
from django.contrib import messages class YourModeAdmin(admin.ModelAdmin): ... def save_model(self, request, obj, form, change): #不保存大图片 if obj.picture and obj.picture.size > 20480: messages.set_level(request, messages.ERROR) messages.error(request, 'The picture\'s too large. It\'s supposed smaller than 20K.') else: obj.save()
最后show一下实现好的django网站,感谢 andrew liu 的在线教程:
以上内容给大家介绍了Django Admin实现上传图片校验功能的相关知识,希望对大家以上帮助!

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
