Java HTTP 同时上传两个文件(亲测有效)

[2021-11-04] 使用Java原生Http实现同时上传多个文件以及文件下载功能 使用Java原生Http实现同时上传多个文件以及文件下载功能 首先创建两个Spring Boot项目,一个用作客户端发送Http请求,一个用作服务端接受Http请求并将文件保存至数据库中 pom.xml文件如下 服务端: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-i 阅读详情

Http上传端代码:


import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
public class MultiFileUploadExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        String urlString = "http://localhost:8009/uploadMore?orderNum=2345678";
        String file1Path = "C:/HWKJ/FTP/20210916/20210916bws.txt";
        String file2Path = "C:/HWKJ/FTP/20210916/20210916xpbws.txt";
 
        try {
            URL url = new URL(urlString);
            HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            connection.setUseCaches(false);
            connection.setDoOutput(true); // 设置为输出模式
            connection.setRequestMethod("POST");
            connection.setRequestProperty("Connection", "Keep-Alive");
            connection.setRequestProperty("ENCTYPE", "multipart/form-data");
            connection.setRequestProperty("Content-Type", "multipart/form-data;boundary=12345");
 
            // 创建数据输出流
            DataOutputStream dos = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());
            // 写入第一个文件数据
            addFormField(dos, "file1", new File(file1Path));
            // 写入第二个文件数据
            addFormField(dos, "file2", new File(file2Path));
 
            // 结束数据发送
            dos.writeBytes("--" + "12345" + "--\r\n");
            dos.flush();
            dos.close();
 
            // 检查响应码
            if (connection.getResponseCode() == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
                System.out.println("文件上传成功");
                // 读取返回数据
                StringBuffer strBuf = new StringBuffer();
                BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
                        connection.getInputStream()));
                String line = null;
                while ((line = reader.readLine()) != null) {
                    strBuf.append(line).append("\n");
                }
                String res  = strBuf.toString();
                System.out.println("响应数据:"+res);
                reader.close();
            } else {
                System.out.println("文件上传失败,响应码:" + connection.getResponseCode());
            }
 
            // 关闭连接
            connection.disconnect();
 
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    private static void addFormField(DataOutputStream dos, String fieldName, File uploadFile) throws IOException {
        String boundary = "12345";
        String lineEnd = "\r\n";
        String twoHyphens = "--";
 
        dos.writeBytes(twoHyphens + boundary + lineEnd);
        dos.writeBytes("Content-Disposition: form-data; name=\"" + fieldName + "\"; filename=\""
                + uploadFile.getName() + "\"" + lineEnd);
        dos.writeBytes(lineEnd);
 
        FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(uploadFile);
        BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(fileInputStream);
 
        byte[] buffer = new byte[1024];
        int bytesRead = -1;
        while ((bytesRead = bufferedInputStream.read(buffer)) != -1) {
            dos.write(buffer, 0, bytesRead);
        }
 
        bufferedInputStream.close();
 
        dos.writeBytes(lineEnd);
    }
}

Http接收端代码:

我这里是用springboot作为后台接收端

@PostMapping("/uploadMore")
public String handleFileUpload(
@RequestParam("file1") MultipartFile file1,
@RequestParam("file2") MultipartFile file2,
@RequestParam("orderNum") int orderNum) {
System.out.println("image1:"+file1.getOriginalFilename());
System.out.println("image2:"+file2.getOriginalFilename());
System.out.println("orderNum:"+orderNum);

// 获取文件名
String fileName1 = file1.getOriginalFilename();
String fileName2 = file2.getOriginalFilename();

Date date = new Date();
DateFormat format=new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
String DataForder = format.format(date);

// 设置保存路径,此处为项目根目录下的uploads文件夹
String savePath = "C:/HWKJ/FTP/"+DataForder+ "/" ;

// 文件保存路径
File destFile1 = new File(savePath + fileName1);
File destFile2 = new File(savePath + fileName2);
// 检查文件夹是否存在,不存在则创建
if (!destFile1.getParentFile().exists()) {
destFile1.getParentFile().mkdirs();
}
if (!destFile2.getParentFile().exists()) {
destFile2.getParentFile().mkdirs();
}
// 保存文件
try {
file1.transferTo(destFile1);
file2.transferTo(destFile2);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}

return "文件上传成功" + fileName1+"-"+fileName2;
}

 问题:如果你在上传文件时出现这个错误,说明是你的文件太大,而springboot默认是最大10M

需要在yml文件中配置一下文件大小

  the request was rejected because its size (48012815)

配置内容

spring:
        servlet:
                multipart:
                        max-file-size: 100MB
                        max-request-size: 500MB

python http文件上传 python使用requests包调用java后端接口实现文件上传 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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