kit中文_flask和django的对比

kit中文_flask和django的对比#介绍ImageKit是用于处理图像的Django应用程序。如果需要从原图上生成一个长宽为50×50的图像,则需要ImageKit。ImageKit附带了一系列图像处理器,用于调整大小和裁剪等常见

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介绍

ImageKit是用于处理图像的Django应用程序。如果需要从原图上生成一个长宽为50×50的图像,则需要ImageKit

ImageKit附带了一系列图像处理器,用于调整大小和裁剪等常见任务。
 

安装

在安装ImageKit之前,我们需要先安装Pillow,因为ImageKit是基于PillowDjango做的封装的第三方库

pip install pillow

然后安装django-imagekit

pip install django-imagekit

完成上述步骤后,在 Django 项目的 settings.py 文件中的 INSTALLED_APPS 添加上: 'imagekit'
 

使用方法

 

ImageSpecField

使用定义图像规范的最简单方法是在模型类上使用 ImageSpecField

from django.db import models
from imagekit.models import ImageSpecField
from imagekit.processors import ResizeToFill

# 用来保存上传图片相关信息的模型
class (models.Model):
    name = models.CharField(max_length = 50)

    # 原图
    avatar = models.ImageField(upload_to = 'test_pictures') 

    # 注意:ImageSpecField不会生成数据库中的表
    # 处理后的图片
    avatar_thumbnail = ImageSpecField(
        source="avatar", 
        processors=[ResizeToFill(100, 50)], # 处理后的图像大小, 宽×高=100×50 
        format='JPEG',  # 处理后的图片格式
        options={'quality': 100} # 处理后的图片质量
        )
    profile = Profile.objects.all()[0]
    print profile.avatar_thumbnail.url    # > /media/CACHE/images/982d5af84cddddfd0fbf70892b4431e4.jpg
    print profile.avatar_thumbnail.width  # > 100

ImageSpecFields的工作方式与DjangoImageFields非常相似。区别在于,它们是由ImageKit根据您给出的说明自动生成的。在上面的示例中,avatar_thumbnailavatar 的大小调整版本,保存为质量为100的JPEG格式。
 

ProcessedImageField

如果您不需要保留原始图像(上例中的image);当用户上传图像时,您只需要对其进行处理并保存结果。在这些情况下,您可以使用ProcessedImageField类:

from django.db import models
from imagekit.processors import ResizeToFill
from imagekit.models import ProcessedImageField

class (models.Model):
    avatar_thumbnail = ImageSpecField(
        source="avatar", 
        processors=[ResizeToFill(100, 50)],
        format='JPEG',
        options={'quality': 100}
        )
    profile = Profile.objects.all()[0]
    print profile.avatar_thumbnail.url    # > /media/avatars/MY-avatar.jpg
    print profile.avatar_thumbnail.width  # > 100

 

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