Python全栈(十)Django框架之14.文件上传、登录状态和上下文处理器

本文详述Django中文件上传的多种方法,包括普通方式和模型实现,以及如何限制文件扩展名。接着讨论了Cookie和Session在保持登录状态中的应用,介绍其基本概念和操作。最后,阐述了上下文处理器的使用,包括内置和自定义上下文处理器,以提供全局模板数据。

前言

本文首先介绍文件上传,包括使用普通方式和模型两种方式,有两种指定上传路径的方式,并且可以限制文件扩展名。然后介绍了两种保存登录状态的方式——Cookie和Session,包括基本概念和操作。最后介绍了上下文处理器,可以使用Django提供的上下文处理器,也可以自定义。

一、文件上传

1.普通方式实现文件上传

实现文件上传包括前端和后端两部分。

后端,views.py如下:

from django.shortcuts import render
from django.views import View
from django.http import HttpResponse

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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