Python的Flask站点中集成xhEditor文本编辑器的教程
xhEditor简介
xhEditor是一个基于jQuery开发的简单迷你并且高效的可视化HTML编辑器,基于网络访问并且兼容IE 6.0+, Firefox 3.0+, Opera 9.6+, Chrome 1.0+, Safari 3.22+。
xhEditor曾经是我比较喜欢的编辑器,也是率先支持拖拽上传的编辑器之一。xhEditor在当年是优秀的编辑器,功能足够强大,使用体验也相当好,拖拽上传是我最喜欢的功能,只可惜已经停止开发了。xhEditor最后的稳定版本是1.1.14,至今已超过2年未更新(2013年发布了开发版本1.2.1),作者已经停止开发和维护了,社区论坛完全不能打开。
由于xhEditor基于jQuery开发,而对于新版本的jQuery,它并不能很好的支持,只有1.4版本的jQuery是支持得最好的。
虽然已经不再更新了,但在一些需要富文本编辑器的场合,她还是可以完全胜任的。
本文以1.1.14版本为例,讲述如何在Flask项目中使用xhEditor编辑器,并实现图片上传、文件上传的后端功能。
xhEditor主要特点:
精简迷你:初始加载4个文件,包括:1个js(50k)+2个css(10k)+1个图片(5k),总共65k。若js和css文件进行gzip压缩传输,可以进一步缩减为24k左右。
使用简单:简单的调用方式,加一个class属性就能将您的textarea立马变成一个功能丰富的可视化编辑器。
无障碍访问:提供WAI-ARIA全面支持,全键盘精细操作,全程语音向导,提供完美无障碍访问体验,让残疾人也能够谱写精彩人生。
内置Ajax上传:内置强大的Ajax上传,包括HTML4和HTML5上传支持(多文件上传、真实上传进度及文件拖放上传),剪切板上传及远程抓取上传,追求完美的用户上传体验。
Word自动清理:实现Word代码自动检测并清理,提供高效完美的Word代码过滤方案,生成代码最优化精简,但是却不丢失任何细节效果。
UBB可视化编辑:提供完美的UBB可视化编辑解决方案,在您获得安全高效代码存储的同时,又能享受可视化编辑的便捷。
在Flask项目中使用xhEditor
首先我们需要到xhEditor官网下载1.1.14版本的xhEditor编辑器,下载之后解压到
Flask项目的static/xheditor目录。
xhEditor提供2种初始化方式:Class初始化和JavaScript初始化。Class初始化只需要给textarea设置值为xheditor的class属性,它就会自动变成xhEditor编辑器,一个页面可以同时同在多个编辑器,而且这个类属性可以添加参数。(PS:CKEditor也有这个功能)
对于这两种初始化方式,官网有提供设置很方便的设置向导,使得配置相对比较简单。
示例代码:
<head> <script type="text/javascript" charset="utf-8" src="{{ url_for('static', filename='xheditor/jquery/jquery-1.4.4.min.js') }}"></script> <script type="text/javascript" charset="utf-8" src="{{ url_for('static', filename='xheditor/xheditor-1.1.14-zh-cn.min.js') }}"></script> <style>.xheditor {width: 640px; height:320px;}</style> </head> <body> <textarea id="content" name="content" class="xheditor {tools:'mfull'}"></textarea> </body>
现在,我们就拥有一个xhEditor编辑器了。
开启上传功能
xhEditor的上传功能需要设置几个参数(以图片上传为例):
upImgUrl : 图片文件上传接收URL,例:/upload/,可使用内置变量{editorRoot}
upImgExt : 图片上传前限制本地文件扩展名,默认:jpg,jpeg,gif,png
这里假设上传文件接收URL为/upload/,我们的编辑器初始化代码就变成:
<textarea class="xheditor {tools:'mfull',upImgUrl:'/upload/'}"></textarea>
其他类型的文件上传设置类推。
Flask处理上传请求
xhEditor支持2种上传方式:标准HTML4上传和HTML5上传。
HTML4上传使用标准的表单上传域,上传文件域的name为:filedata
HTML5上传的整个POST数据流就是上传的文件完整数据,而本地文件名等信息储
存于HTTP_CONTENT_DISPOSITION这个服务器变量中
返回内容必需是标准的json字符串,结构可以是如下:
{"err":"","msg":"200906030521128703.gif"} 或者 {"err":"","msg":{"url":"200906030521128703.jpg","localfile":"test.jpg","id":"1"}}
注:若选择结构2,则url变量是必有。
文件上传处理示例代码:
def gen_rnd_filename(): filename_prefix = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') return '%s%s' % (filename_prefix, str(random.randrange(1000, 10000))) @app.route('/upload/', methods=['GET', 'POST']) def upload(): '''文件上传函数 本函数未做上传类型判断及上传大小判断。 ''' result = {"err": "", "msg": {"url": "", "localfile": ""}} if request.method == 'POST' and 'filedata' in request.files: # 传统上传模式,IE浏览器使用这种模式 fileobj = request.files['filedata'] fname, fext = os.path.splitext(fileobj.filename) rnd_name = '%s%s' % (gen_rnd_filename(), fext) fileobj.save(os.path.join(app.static_folder, 'upload', rnd_name)) result["msg"]["localfile"] = fileobj.filename result["msg"]["url"] = '!%s' % url_for('static', filename='%s/%s' % ('upload', rnd_name)) elif 'CONTENT_DISPOSITION' in request.headers: # HTML5上传模式,FIREFOX等默认使用此模式 pattern = re.compile(r"""s.*?s?filenames*=s*['|"]?([^s'"]+).*?""", re.I) _d = request.headers.get('CONTENT_DISPOSITION').encode('utf-8') if urllib.quote(_d).count('%25') > 0: _d = urllib.unquote(_d) filenames = pattern.findall(_d) if len(filenames) == 1: result["msg"]["localfile"] = urllib.unquote(filenames[0]) fname, fext = os.path.splitext(filenames[0]) img = request.data rnd_name = '%s%s' % (gen_rnd_filename(), fext) with open(os.path.join(app.static_folder, 'upload', rnd_name), 'wb') as fp: fp.write(img) result["msg"]["url"] = '!%s' % url_for('static', filename='%s/%s' % ('upload', rnd_name)) return json.dumps(result)
远程抓图
一般情况下,当复制站外的图片时,我们希望可以把图片保存到本地,远程抓图就可以完成这个事情。
启用远程抓图功能,需要设置2个参数:
localUrlTest : 非本站域名测试正则表达式
remoteImgSaveUrl : 远程图片抓取接收程序URL
设置这2个参数之后,我们的编辑器初始化代码变成:
<textarea class="xheditor {tools:'mfull',upImgUrl:'/upload/',localUrlTest:/^https?://[^/]*?(localhost:?d*)//i, remoteImgSaveUrl:'/uploadremote/'}"></textarea>
这里表示抓取除localhost之外其它域名的图片。
远程抓图处理示例代码:
def gen_rnd_filename(): filename_prefix = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') return '%s%s' % (filename_prefix, str(random.randrange(1000, 10000))) @app.route('/uploadremote/', methods=['POST']) def uploadremote(): """ xheditor保存远程图片简单实现 URL用"|"分隔,返回的字符串也是用"|"分隔 返回格式是字符串,不是JSON格式 """ localdomain_re = re.compile(r'https?://[^/]*?(localhost:?d*)/', re.I) imageTypes = {'gif': '.gif', 'jpeg': '.jpg', 'jpg': '.jpg', 'png': '.png'} urlout = [] result = '' srcUrl = request.form.get('urls') if srcUrl: urls = srcUrl.split('|') for url in urls: if not localdomain_re.search(url.strip()): downfile = urllib.urlopen(url) fext = imageTypes[downfile.headers.getsubtype().lower()] rnd_name = '%s%s' % (gen_rnd_filename(), fext) with open(os.path.join(app.static_folder, 'upload', rnd_name), 'wb') as fp: fp.write(downfile.read()) urlreturn = url_for('static', filename='%s/%s' % ('upload', rnd_name)) urlout.append(urlreturn) else: urlout.append(url) result = '|'.join(urlout) return result
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이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

깃털 통제의 열쇠는 점진적인 성격을 이해하는 것입니다. PS 자체는 그라디언트 곡선을 직접 제어하는 옵션을 제공하지 않지만 여러 깃털, 일치하는 마스크 및 미세 선택으로 반경 및 구배 소프트를 유연하게 조정하여 자연스럽게 전이 효과를 달성 할 수 있습니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

PS 페더 링은 이미지 가장자리 블러 효과로, 가장자리 영역에서 픽셀의 가중 평균에 의해 달성됩니다. 깃털 반경을 설정하면 흐림 정도를 제어 할 수 있으며 값이 클수록 흐려집니다. 반경을 유연하게 조정하면 이미지와 요구에 따라 효과를 최적화 할 수 있습니다. 예를 들어, 캐릭터 사진을 처리 할 때 더 작은 반경을 사용하여 세부 사항을 유지하고 더 큰 반경을 사용하여 예술을 처리 할 때 흐릿한 느낌을줍니다. 그러나 반경이 너무 커서 가장자리 세부 사항을 쉽게 잃을 수 있으며 너무 작아 효과는 분명하지 않습니다. 깃털 효과는 이미지 해상도의 영향을받으며 이미지 이해 및 효과 파악에 따라 조정해야합니다.

MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

PS 페더 링은 이미지 세부 사항 손실, 색상 포화 감소 및 노이즈 증가로 이어질 수 있습니다. 충격을 줄이려면 더 작은 깃털 반경을 사용하고 레이어를 복사 한 다음 깃털을 복사 한 다음 깃털 전후에 이미지 품질을 조심스럽게 비교하는 것이 좋습니다. 또한 깃털이 모든 경우에 적합하지는 않으며 때로는 마스크와 같은 도구가 이미지 가장자리를 처리하는 데 더 적합합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).
