大文件上传 前端实现 使用vue+elementui进行前端开发, 实现在dialog中 带进度条的上传大文件页面 <el-form :model="ruleForm" ref="ruleForm" : append(chunk.getFilename()).append("-").append(chunk.getChunkNumber().toString()); } //获取切片路径 Column private String type; @Transient private MultipartFile file; } 参考 HTML5结合springboot带进度条大文件分段上传 javascript之大文件分段上传、断点续传(一) SpringBoot+Vue.js前后端分离实现大文件分块上传
geobuilding于近日完成重要更新,支持对大数据量,大文件geojson的加载和动态编辑。 Geobuilding的方案geobuilding使用了独有的矢量切片pbf生产发布方式,不需要本机安装其他依赖。当要素数量超过5000时,自动切片。 在对国内建筑要素最多的城市上海(67w+建筑物要素 geojson文件400mb+)测试后,也能顺利打开,并进行切片和编辑。 67w+建筑物要素 geojson文件400mb+67w+建筑物要素 geojson文件400mb+pbf矢量切片本地化存储集成转换工具,导入geojson数据即可。 切片存储在本地目录,完成后会自动打开。切片数据可被mapbox直接使用。图片
生成hash 无论是客户端还是服务端,都要用到文件和切片的 hash,生成 hash 最简单的方法是 文件名 + 切片下标,但是如果文件名一旦修改,生成的 hash 就会失效。 在切片上传uploadChunks方法中调用生成文件hash代码得到hash值,将hash值+索引号作为切片名字上传. } }) activeCount++ } } return execute } 总结 大文件切片生成 hash时,如果文件过大,hash值计算会比较慢,还有一种方式就是计算抽样 Hash,减少计算的字节数可以大幅度减少耗时;在前文的代码中,我们是将大文件切片后,全量传入 spark-md5.min.js 那么,举个例子,我们可以这样优化: 文件切片以后,取第一个和最后一个切片全部内容,其他切片的取首中尾 三个地方各2各字节来计算 hash。这样来计算文件 hash 会快很多。
#切片 #切片指从现有列表中,获取一个子列表 #创建一个列表,一般创建列表时,变量的名字会使用复数 stus = ['孙悟空','猪八戒','沙和尚'] #列表的索引可以是负数,如果索引是负数,则从后向前获取元素 print(stus[-1]) #通过切片来获取指定的元素 #语法:列表[起始:结束],通过切片获取元素时,会包括起始位置的元素,不会包括结束位置的元素 #做切片操作时,总会返回一个新的列表,不会影响原来的列表 #切片的起始位置和结束位置的索引都可以省略不写 #如果省略结束位置,则会一直截取到最后,如果省略开始位置,则会从第一个元素开始截取 print(stus[1:]) print(stus[:2]) print
的 序列 数据容器 , 因此 都可以进行 切片操作 ; 由于 元组 和 字符串 都是 不可更改的 数据容器 , 因此 序列切片操作 , 不会影响原来的序列 , 而是得到一个新的序列 ; 序列切片语法 1、代码示例 - 省略 起始坐标 / 结束坐标 / 步长 代码示例 : """ 序列切片 代码示例 """ # 列表 切片 my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5] # I. 对 字符串 str 切片 my_str = "123456789" # 字符串切片 从头到尾 步长 2 slice = my_str[::2] print(slice) # 13579 执行结果 : 13579 3、代码示例 - 步长为 -1 的切片 如果步长设置为 -1 , 则从后向前进行切片 ; 如果步长为负数 , 其起始下标索引 要 大于 结束下标索引 ; 代码示例 : # III. 、代码示例 - 完整版 代码示例 : """ 序列切片 代码示例 """ # 列表 切片 my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5] # I.
切片上传,获取文件,以及每个切片的md,这一步相对耗时较长,且堵塞渲染主线程断点续传,每次上传之前,将文件md5值、切片数量、每个切片md5传给后台,后台告知该文件是否上传过,上传了哪些切片,已上传的暂不处理 (之前上传中的切片认为未上传,所以考虑每个切片的体积较小,为1M)处理并发,不能一次性调用一百次上传接口,每完成一个新增一个上传任务多线程解析,因解析文件耗费较长时间,且会堵塞渲染主线程,需开启多线程解析文件及切片 md5第一步,设计worker,引入md5依赖,解析文件/切片的md5和chunkimportScripts('. .then((res) => { console.log('taskList--uploadChunks:', taskList.length); });}// 获取文件,以及每个切片和对应的切片 }; worker.onerror = (error) => { reject(error); }; });}// 获取已上传的切片
public ShardedJedis shardedJedis(){ List<JedisShardInfo> shards = new ArrayList<>(); //进行切片得到每个 JedisShardInfo(host,port)); } return new ShardedJedis(shards); } } 至此就可以使用redis的切片功能了
[[0.90588236] [0.9019608 ] [0.8980392 ]] [[0.9019608 ] [0.9019608 ] [0.8901961 ]]] 算法:图像切片是把使用切片将源图像分成许多的功能区域
上篇文章咱们介绍了大文件切片上传的原理,但是在传输过程中难免出现切片丢失的情况,传输过程中网速卡顿,服务器链接超时,等等都会造成切片信息的丢失,那如何避免文件切片信息丢失呢? 将文件切片上传,并且将文件的MD5读取出来后一起发送到后端,代码如下。 <! DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>文件切片上传</title> <script 服务器接收到前端发送的数据后,将切片拼接为一个完整文件,然后读取该文件的MD5值,和前端传过来的MD5值进行比对,如果相等证明切片未丢失,如果不相等,证明切片丢失。
概述 切片是一种动态数组,比数组操作灵活,长度不是固定的,可以进行追加和删除。 len() 和 cap() 返回结果可相同和不同。 声明切片 //demo_7.go package main import ( "fmt" ) func main() { var sli_1 [] int //nil 切片 fmt.Printf ("len=%d cap=%d slice=%v\n",len(sli_1),cap(sli_1),sli_1) var sli_2 = [] int {} //空切片 fmt.Printf( 截取切片 //demo_8.go package main import ( "fmt" ) func main() { sli := [] int {1, 2, 3, 4, 5, 6} 删除切片 //demo_10.go package main import ( "fmt" ) func main() { sli := [] int {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
多个切片共享一个底层数组的情况,对底层数组的修改,将影响上层多个切片的值 多个切片共享一个底层数组的情况,对底层数组的修改,原有的切片发生了扩容 底层数组被重新创建 ,和原来的切片已经没有关系了 扩容的 ,但是当切片的容量不足时就会调用 runtime.growslice 函数为切片扩容,扩容就是为切片分配一块新的内存空间并将原切片的元素全部拷贝过去,我们分几部分分析该方法: func growslice 切片中的三种特殊状态 切片的三种特殊状态 —— 「零切片」、「空切片」和「nil 切片」。 空切片指向的 zerobase 内存地址是一个神奇的地址 「 nil 切片」和 「空切片」在使用上有什么区别么? 切片(slice)性能及陷阱 切片的容量是怎样增长的 3.2 切片 深度解析 Go 语言中「切片」的三种特殊状态 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!
分片,切片(slice) ---- 最好的解释方法就是用字符串了,基本形式就是这样的X[I:J]取出在X中从偏移量为I到偏移量到J单不包括J本身的内容.然后返回一个新的对象.上面的例子是从S里面从1到(
本篇将介绍Python的切片操作,切片支持的数据类型有列表、字符串、元祖,更多内容请参考:Python学习指南 切片是什么? 切片分隔符中的第一个数(冒号之前)表示序列开始的下标,第二个数(冒号之后)表示切片结束的下标,第三个数(冒号之后)表示切片间隔数。如果不指定第一个数,Python就从序列首开始。 即开始位置是包含在序列切片中的,而结束位置被排斥在切片外。这样,shoplist[1:3]返回从位置1开始,包括位置2,但是停止在位置3的一个序列切片,因此返回一个含有两个项目的切片。 shoplist[::3]返回位置3,位置6,位置9...的序列切片。也可以用负数做切片,负数用在从序列尾开始计算的位置。例如,shoplist[::-1]会返回倒序序列切片。 Python没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单。 参考 廖雪峰-切片 Python列表切片详解
, cap(s), len(s), s,&s,s)输出:cap=3,len=2,value=[0 0],s addr=0xc0000044f8,s=0xc000354ab1结论:使用make初始化会将切片数组初始化为对应类型空值
1.1 切片 取list或tuple中的部分元素是非常常见的操作。 l.append(L[i]) ... >>> l ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 切片操作 >>> L ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob' --所有元素中每5个取一个 [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50,55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95] Tuple的切片操作 >>> (1, 2, 3, 4, 5)[::2] (1, 3, 5) >>> (1, 2, 3, 4, 5)[:2] (1, 2) 字符串的切片操作 >>> 'abcdef'[:2] 'ab' >>> 'abcdef'[-4::2] 'ce' 切片后,仍然是字符串 Python没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单。
在 Python 里,像列表(list)、元组(tuple)和字符串(str)这类 序列类型都支持切片操作,但是实际上切片操作比人们所想象的要强大很多。 切片 最后一个元素 在切片和区间操作里不包含区间范围的最后一个元素是 Python 的风格, 这个习惯符合 Python、C 和其他语言里以 0 作为起始下标的传统。这样 做带来的好处如下。 a[m:n, k:l] 的方式来得到二维切片。 它可以当作切片规范的一部分,也可 以用在函数的参数清单中,比如 f(a, …, z),或 a[i:…]。在 NumPy 中,… 用作多维数组切片的快捷方式。 给切片赋值 如果把切片放在赋值语句的左边,或把它作为 del 操作的对象,我们就 可以对序列进行嫁接、切除或就地修改操作。
什么是Slice(切片)? 切片是一个拥有相同类型元素的可变长度的序列.是基于数组类型做的一层封装 如何创建Slice(切片) 有两种创建方式: 可以通过已有的数组创建切片 语法: arry := [] slice1:= arry ,cap()是获取切片的容量 // 创建容量为5,数量为2的int切片数组 slice1 := make([]int, 2, 5) // 分别打印长度、容量、内容 fmt.Printf("len=%d slice=%v\n", len(s), cap(s), s) } 利用append()函数追加元素 // 创建一个容量为0的切片 slice1 := make([]int, 0) // 向切片中放数据 (slice2) 切片基于数组,在内存中修改了数组中的数据,切片数据也会随之改变 number := []int{1, 3, 7, 2, 5} fmt.Println(number) slice1 :=
05切片 切片是引用,所以不需要额外的空间 切片组成元素: 指针:指向底层数组 长度:切片中元素的长度,不能大于容量 容量:指针所指向的底层数组的总容量 初始化方式 使用makeslice := make([]int, 5) // 初始化长度和容量都为 5 的切片 slice := make([]int, 5, 10) // 初始化长度为 5, 容量为 10 的切片 使用 make 关键字创建切片时 ,很多工作都需要运行时的参与;调用方必须在 make 函数中传入一个切片的大小以及可选的容量,cmd/compile/internal/gc.typecheck1 会对参数进行校验: func typecheck1 ; 切片是否发生了逃逸,最终在堆上初始化 当切片发生逃逸或者非常大时,我们需要 runtime.makeslice 函数在堆上初始化,如果当前的切片不会发生逃逸并且切片非常小的时候,make([]int ,它使用如下的方式计算占用的内存: 内存空间 = 切片中元素大小 x 切片容量 虽然大多的错误都可以在编译期间被检查出来,但是在创建切片的过程中如果发生了以下错误就会直接导致程序触发运行时错误并崩溃:
python的数组切片操作很强大,但有些细节老是忘,故写一点东西记录下来。 在python&numpy中切片(slice) 对于一维数组来说,python的list和numpy的array切片操作都是相似的。
那么,在 Python 中,如何快速地读取这些大文件呢? | 版权声明:一去、二三里,未经博主允许不得转载。 do_something(line) with 语句句柄负责打开和关闭文件(包括在内部块中引发异常时),for line in f 将文件对象 f 视为一个可迭代的数据类型,会自动使用 IO 缓存和内存管理,这样就不必担心大文件了