Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Cara Mengesahkan Imej Segi Empat dalam Django Menggunakan Python

Cara Mengesahkan Imej Segi Empat dalam Django Menggunakan Python

Dec 19, 2024 am 11:45 AM

How to Validate Rectangular Images in Django Using Python

Apabila bekerja dengan muat naik imej dalam projek Django, mungkin terdapat situasi di mana anda perlu menguatkuasakan dimensi tertentu, seperti memastikan imej yang dimuat naik adalah segi empat tepat (bukan segi empat sama). Ini amat berguna untuk pengepala profil, sepanduk atau media yang memerlukan format bukan segi empat sama.

Dalam artikel ini, kami akan menelusuri penyelesaian mudah menggunakan sistem pengesahan Django dan perpustakaan Bantal.

Prasyarat

Sebelum melaksanakan penyelesaian, pastikan anda memasang kebergantungan berikut:

  1. Django (untuk fungsi rangka kerja web)
  2. Bantal (untuk pemprosesan imej)

Jika anda tidak memasang Bantal, anda boleh menambahnya menggunakan:

python -m pip install pillow
Salin selepas log masuk

Menulis Pengesah

Untuk mengesahkan sama ada imej yang dimuat naik adalah segi empat tepat, kita perlu menyemak lebar dan tinggi imej itu. Jika kedua-dua dimensi adalah sama, ini bermakna imej adalah segi empat sama dan kami akan menimbulkan ralat pengesahan.

Berikut ialah kod untuk pengesah tersuai:

from django.core.exceptions import ValidationError
from PIL import Image

def validate_rectangular_image(image):
    """
    Validator to ensure an uploaded image is rectangular and not square.
    """
    image = Image.open(image)  # Open the uploaded image using Pillow
    width, height = image.size  # Extract dimensions

    if width == height:  # Check if image is square
        raise ValidationError("Uploaded image must be rectangular (not square).")

    return image
Salin selepas log masuk

Mengintegrasikan Pengesah dengan Model Django

Untuk menggunakan pengesah ini dalam aplikasi Django anda, anda boleh menambahkannya pada medan model. Sebagai contoh, katakan anda mempunyai ImageField dalam model untuk sepanduk profil pengguna:

from django.db import models
from .validators import validate_rectangular_image  # Import the custom validator

class Profile(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    banner_image = models.ImageField(
        upload_to='banners/', 
        validators=[validate_rectangular_image],
        help_text="Please upload a rectangular image for the banner."
    )

    def __str__(self):
        return self.name
Salin selepas log masuk

Cara Ia Berfungsi:

  • Fungsi validate_rectangular_image dipanggil apabila fail dimuat naik ke medan banner_image.
  • Jika imej segi empat sama, Ralat Pengesahan dibangkitkan, menghalang fail daripada disimpan.
  • Hanya imej segi empat tepat akan lulus pengesahan dan berjaya dimuat naik.

Mengendalikan Ralat Pengesahan dalam Borang

Jika anda menggunakan borang Django untuk muat naik imej, ralat akan dipaparkan kepada pengguna apabila mereka menyerahkan imej yang tidak sah.

Sebagai contoh, bentuk ringkas boleh kelihatan seperti ini:

from django import forms
from .models import Profile

class ProfileForm(forms.ModelForm):
    class Meta:
        model = Profile
        fields = ['name', 'banner_image']
Salin selepas log masuk

Apabila pengguna memuat naik imej segi empat sama, mereka akan melihat mesej ralat:

"Imej yang dimuat naik mestilah segi empat tepat (bukan segi empat sama)."

Menguji Pengesah

Anda boleh menguji kefungsian dengan cuba memuat naik imej segi empat sama dan segi empat tepat.

  1. Imej Petak (cth., 300x300):
    Pengesah akan menolak fail dan menimbulkan ValidationError.

  2. Imej Segi Empat (cth., 400x300):
    Pengesah akan menerima fail dan imej akan berjaya dimuat naik.

Nota Akhir

Dengan menggunakan pendekatan ini, anda boleh menguatkuasakan keperluan dimensi imej dengan lancar dalam aplikasi Django anda. Pustaka Bantal memudahkan untuk bekerja dengan saiz imej, dan sistem pengesahan Django membolehkan anda menyepadukan logik tersuai tanpa banyak usaha.

Ambilan Utama:

  • Gunakan Bantal untuk mengekstrak dimensi imej.
  • Tingkatkan Ralat Pengesahan apabila imej yang dimuat naik gagal memenuhi kriteria anda.
  • Sepadukan pengesah ke dalam model Django untuk memastikan integriti data.

Dengan menggabungkan Django dan Bantal, anda boleh mencipta peraturan muat naik imej yang berkuasa dan fleksibel yang meningkatkan kualiti aplikasi web anda.

Selamat pengekodan! ?

Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengesahkan Imej Segi Empat dalam Django Menggunakan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1672
14
Tutorial PHP
1277
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles