2020-12-30

该博客介绍了如何在前端通过axios从后端接口获取mp4文件流,并利用Blob对象和URL.createObjectURL方法进行文件下载。主要步骤包括将axios请求的responseType设置为'blob',然后创建a标签,利用Blob生成URL,最后触发a标签下载。这是一个关于前端文件处理和下载技术的实践案例。

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下载mp4文件流

问题:前端下载后端接口数据中的文件流

1. 首先在axios.post的请求中把默认的 " responseType:‘json’ " 改为" responseType:‘blob’

axios({
     method: 'get',
     url: debug.servers + '/TinklingCat/api/rechargeManage/exportPertrolRecord',
     responseType: 'blob',
     params: submitForm
})

2.请求成功之后下载视频流

Blob对象可以看做是存放二进制数据的容器,此外还可以通过Blob设置二进制数据的MIME类型。

通过url下载文件
window.URL对象可以为Blob对象生成一个网络地址,结合a标签的download属性,可以实现点击url下载文件

.then((res) => {
    if (!res) {
        return
    }    

   const blob = new Blob([res.data]);
   const fileName1 = fileName+'.mp4'; //下载文件名称
   const elink = document.createElement("a");
   elink.download = fileName1;
   elink.style.display = "none";
   elink.href = URL.createObjectURL(blob);
   document.body.appendChild(elink);
   elink.click();
   URL.revokeObjectURL(elink.href); // 释放URL 对象
   document.body.removeChild(elink);

})
### 回答1: 可以使用Python中的pandas库将时间序列数据存储到DataFrame中,然后使用pandas的to_excel()方法将其输出到Excel文件中。 首先,需要使用pandas中的date_range()函数生成时间索引,确定时间范围从2018-01-01 08:00:00到2020-12-30 00:00:00,每小时取一个值。 其次,使用pandas中的DataFrame()函数创建一个新的DataFrame并将时间索引设置为刚才生成的时间索引。 最后,使用DataFrame的to_excel()方法将其输出到Excel文件中。 代码示例如下: ``` python import pandas as pd # 生成时间索引 time_index = pd.date_range('2018-01-01 08:00:00', '2020-12-30 00:00:00', freq='H') # 创建新的DataFrame并将时间索引设置为刚才生成的时间索引 df = pd.DataFrame(index=time_index) # 输出到Excel文件 df.to_excel('output.xlsx') ``` ### 回答2: 首先,我们需要计算从2018年1月1日08:00:00到20201230日00:00:00的总小时数。我们可以使用日期时间函数来完成这个计算。 首先,计算起始日期和结束日期之间的总天数。起始日期是2018年1月1日08:00:00,结束日期是20201230日00:00:00。计算这两个日期之间的天数,可以使用以下公式: =end_date - start_date + 1 其中,"+1"是因为起始日期所占的一天也要计算在内。 接下来,计算总小时数。因为每天有24小时,所以总小时数等于总天数乘以24。公式如下: total_hours = total_days * 24 现在我们知道了从起始日期到结束日期的总小时数,我们可以使用循环来逐小时生成日期时间,并将其写入Excel文件。我们可以使用Python中的openpyxl库来实现这个功能。 首先,导入必要的库: import openpyxl from datetime import datetime, timedelta 然后,创建一个新的Excel工作簿: workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active 接下来,设置起始日期和结束日期: start_date = datetime(2018, 1, 1, 8, 0, 0) end_date = datetime(2020, 12, 30, 0, 0, 0) 然后,用循环生成连续的日期时间,并将其写入Excel文件: current_date = start_date for i in range(total_hours): sheet.cell(row=i+1, column=1).value = current_date current_date += timedelta(hours=1) 最后,保存Excel文件: workbook.save('output.xlsx') 以上就是将2018年1月1日08:00:00到20201230日00:00:00的连续时间每小时取一个值,并输出为Excel文件的步骤。 ### 回答3: 要将2018-01-01 08:00:00到2020-12-30 00:00:00这个时间范围内每小时连续取一个值,并输出到Excel文件中,可以使用Python编程语言中的pandas和openpyxl库来实现。 首先,我们需要导入所需的库: ```python import pandas as pd from openpyxl import Workbook ``` 接下来,我们可以创建一个日期范围,从2018-01-01 08:00:00到2020-12-30 00:00:00,每小时的频率,并将其存储在一个DataFrame中: ```python start_date = pd.Timestamp('2018-01-01 08:00:00') end_date = pd.Timestamp('2020-12-30 00:00:00') date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='1H') df = pd.DataFrame(date_range, columns=['Timestamp']) ``` 然后,我们可以向DataFrame中添加其他需要的列,例如年、月、日和小时: ```python df['Year'] = df['Timestamp'].dt.year df['Month'] = df['Timestamp'].dt.month df['Day'] = df['Timestamp'].dt.day df['Hour'] = df['Timestamp'].dt.hour ``` 最后,我们可以使用openpyxl库将DataFrame保存到Excel文件中: ```python output_file = 'output.xlsx' with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, index=False) ``` 完整的代码如下: ```python import pandas as pd from openpyxl import Workbook start_date = pd.Timestamp('2018-01-01 08:00:00') end_date = pd.Timestamp('2020-12-30 00:00:00') date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='1H') df = pd.DataFrame(date_range, columns=['Timestamp']) df['Year'] = df['Timestamp'].dt.year df['Month'] = df['Timestamp'].dt.month df['Day'] = df['Timestamp'].dt.day df['Hour'] = df['Timestamp'].dt.hour output_file = 'output.xlsx' with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, index=False) ``` 运行这段代码将生成一个名为output.xlsx的Excel文件,其中包含从2018-01-01 08:00:00到2020-12-30 00:00:00每小时连续取一个值的数据。
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