django_5:表单1——文件上传

本文介绍如何在Django项目中实现文件上传功能,并将文件信息保存到数据库。包括前端表单设计、后端视图处理及模型定义等内容。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

上传文件1

class UserForm(forms.Form):
    name = forms.CharField()
    headImg = forms.FileField()
def regist(req):
    if req.method == 'POST':
        uf = UserForm(req.POST, req.FILES)
        if uf.is_valid():
            print(uf.cleaned_data['name'])   #通过clean_data获取字段
            print(req.FILES)                            #类字典对象<MultiValueDict: {'headImg': [<InMemoryUploadedFile: Chrysanthemum.jpg (image/jpeg)>]}>
print(uf.cleaned_data['headImg'])                  #上传文件的名字
            print(uf.cleaned_data['headImg'].name)               #上传文件的名字
            print(uf.cleaned_data['headImg'].size)
            fp = open('/tmp/img/'+uf.cleaned_data['headImg'].name, 'wb')  #打开二进制文件用于保存
            img = uf.cleaned_data['headImg'].read()
            fp.write(img)
            fp.close()
            return HttpResponse('ok')                      #成功返回ok,不会执行到下方的return
    else:
        uf = UserForm()                               #当传入空,即绑定失败,被执行,然后执行后边,第一次请求时也会被执行
    return render(req, 'regist.html', {'uf':uf})                

上传文件2:使用数据库

models.py

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    sex = models.CharField(max_length=1, choices=sex_choices)
    headImg = models.FileField(upload_to='./upload')

    def __str__(self):
        return self.name

设置admin.py,使可以在admin管理界面操作。

from django.contrib import admin
from blog.models import User     #引入应用的表

# Register your models here.
admin.site.register(User)       #把User注册到admin

数据库中字段保存文件路径,默认会在工程下生成定义的upload目录,可以在setting.py中修改,不知道修改哪个?

修改保存路径后,之前上传过的怎么办,复制过去并修改,还是不变?

 

能不能通过把两个方法合并?通过自己的web上传到数据

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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