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TML超大文件上傳和斷點續傳的實現，VUE 大文件分片上傳(斷點續傳、并發上傳、秒傳)，完美解決PHP無法上傳大文件方法，NGINX 實現文件夾上傳(保留目錄結構)，http之實現文件上傳與下載，內網 批量大文件上傳下載，瀏覽器超大文件上傳和斷點續傳的實現，超大文件上傳解決方案：分片斷點上傳，
VUE+ELEMENT 上傳文件及文件夾，VUE上傳大文件的三種解決方案，DJANGO+VUE實現文件夾上傳，前端實現文件夾的上傳和下載，HTML+前端超大視頻上傳解決方案，網頁 項目文件夾上傳下載解決方案，
在網上也花時間搜索過相關的資料，論壇里面也有網友交流過，還加過很多QQ群微信群，但是結果都不太令人滿意。網上的文章吧基本上都是相互抄襲的，內容不能說是一模一樣吧，但是實際上都是差不多的，提到的也是HTML5的API，基本上都是說的用的HTML5的API。你說不能用吧他也能傳，但是兼容性不行，只能在chrome上面用，用吧也只是基本上的功能，你沒辦法擴展。
不能夠滿足公司項目上的需求，公司這邊實際上是需要一個成熟的商業解決方案，而不是一個文件的上傳思路。但是網上幾乎所有的文章都是在講思路和想法，很少有提供成熟解決方案的。另外一方面就是公司項目需要最好能夠提供國企和央企的成功案例，這個也是客戶那邊的要求。項目這塊要求比較高，不可能隨便在網上找幾個開源的代碼糊弄過去，因為后期項目要做維護和升級。
前端用了JS，JQuery,vue2,vue3,vue-cli,html5,html，前端框架也比較多，但是網上提供的都是代碼片斷。
找了一圈基本上都是講上傳的，下載的講的很少，文章里面也是寫的不詳細
客戶那邊是一家國企，主要也是給政府和央企做項目。實際上客戶對具體的技術并不關心。客戶關注點不在這塊，主要是對穩定性和兼容性比較在意。
網上搜了一下，基本上大部分的文章里面提到的前端JS或VUE或HTML5上傳文件夾的方案都是使用JS的API來實現的，也就是html5提供的一個API，也就是chrome提供的API。用是能用，但是不夠好用，有很多限制，也不夠靈活。不太能夠滿足用戶的實際應用需求，
多多少少還是有點問題，穩定性，靈活性，可擴展性，安全性方面還是有點問題。chrome的每個域名只允許5個TCP連接的限制，這個基本上是一個無法逾越的鴻溝，目前為止網上還沒有發現哪家公司或者個人能夠突破的。
我們做項目的話個人用戶比較少，一般都是行業用戶，比如政府，公司，金融，這類企業，他們對用戶體驗要求較高。就實際項目開發和實施的情況來看，html5或者chrome提供的功能基本上都是不能夠滿足他們需求的，都需要我們進行定制開發。
文件夾上傳，html5提供了API,用戶開始用的時候還行，然后就提了要求要求支持斷點續傳，
客戶這邊是一個政府單位，涉密了，就不透露單位名稱了，每天主要就是上傳和下載一些資料，數據都是加密的。
客戶那邊每天都會上傳和下載資料，
視頻教程：https://www.ixigua.com/7226245960341389859
1.下載示例
https://gitee.com/xproer/up6-vue-cli
將up6組件復制到項目中
示例中已經包含此目錄
1.引入up6組件
2.配置接口地址
接口地址分別對應：文件初始化，文件數據上傳，文件進度，文件上傳完畢，文件刪除，文件夾初始化，文件夾刪除，文件列表
參考：http://www.ncmem.com/doc/view.aspx?id=e1f49f3e1d4742e19135e00bd41fa3de
3.處理事件
啟動測試
啟動成功
效果
數據庫
源碼工程文檔：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAw1dWofra
源碼報價單：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwoiul8gl
OEM版報價單：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwuzp4W0a
控件源碼下載：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwbdKCskc
授權碼生成器：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwTIcFph1
JAX上傳的用戶體驗更好，HTML上傳用戶使用更方便一點，直接在網頁里面就能夠操作了。示例在下面提供了，是完整的源代碼，有教程，有視頻教程，基本上使用非常簡單，開發也非常簡單，有技術支持，
網上搜了一下，基本上講這塊的文章還是很多，但是就是一個字亂，講的很混亂。也沒有提供完整的前后端示例。
用戶上傳的文件比較大，有20G左右，直接用HTML傳的話容易失敗，服務器也容易出錯，需要分片，分塊，分割上傳。也就是將一個大的文件分成若干個小文件塊來上傳，另外就是需要實現秒傳功能和防重復功能，秒傳就是用戶如果上傳過這個文件，那么直接在數據庫中查找記錄就行了，不用再上傳一次，節省時間，實現的思路是對文件做MD5計算，將MD5值保存到數據庫，算法可以用MD5，或者CRC，或者SHA1，這個隨便哪個算法都行。
分片還需要支持斷點續傳，現在HTML5雖然提供了信息記錄功能，但是只支持到了會話級，也就是用戶不能關閉瀏覽器，也不能清空緩存。但是有的政府單位上傳大文件，傳了一半下班了，明天繼續傳，電腦一關結果進度信息就丟失了，這個是他們的一個痛點。
切片的話還有一點就是在服務器上合并，一個文件的所有分片數據上傳完后需要在服務器端進行合并操作。
1.下載示例
https://gitee.com/xproer/up6-vue-cli
將up6組件復制到項目中
示例中已經包含此目錄
1.引入up6組件
2.配置接口地址
接口地址分別對應：文件初始化，文件數據上傳，文件進度，文件上傳完畢，文件刪除，文件夾初始化，文件夾刪除，文件列表
參考：http://www.ncmem.com/doc/view.aspx?id=e1f49f3e1d4742e19135e00bd41fa3de
3.處理事件
啟動測試
啟動成功
效果
數據庫
者： 俊欣
來源：關于數據分析與可視化
今天小編來為大家安利另外一個用于繪制可視化圖表的Python框架，名叫Dash，建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基礎之上，在創建之出的目的是為了幫助前端知識匱乏的數據分析人員，以純Python編程的方式快速制作出交互特性強的數據可視化大屏，在經過多年的迭代發展，如今不僅僅可以用來開發在線數據可視化作品，即便是輕量級的數據儀表盤、BI應用甚至是博客或者是常規的網站都隨處可見Dash框架的影子，今天小編就先來介紹一下該框架的一些基礎知識，并且來制作一個簡單的數據可視化大屏。
我們先來了解一下Dash框架中的兩個基本概念
Layout顧名思義就是用來設計可視化大屏的外觀和布局，添加一些例如下拉框、單選框、復選框、輸入框、文本框、滑動條等組件，其中Dash框架對HTML標簽也進行了進一步的封裝，使得我們直接可以通過Python代碼來生成和設計每一個網頁所需要的元素，例如
<div>
<h1>Hello World!!</h1>
<div>
<p>Dash converts Python classes into HTML</p>
</div>
</div>
我們轉化成Dash的Python結構就是
html.Div([
html.H1('Hello Dash'),
html.Div([
html.P('Dash converts Python classes into HTML'),
])
])
Callbacks也就是回調函數，基本上是以裝飾器的形式來體現的，實現前后端異步通信的交互，例如我們在點擊按鈕或者下拉框之后出現的功能就是通過回調函數來實現的。
在導入模塊之前，我們先用pip命令來進行安裝，
! pip install dash
! pip install dash-html-components
! pip install dash-core-components
! pip install plotly
然后我們導入這些剛剛安裝完的模塊，其中dash-html-components用來生成HTML標簽，dash-core-components模塊用來生成例如下拉框、輸入框等組件，這里我們還需要用到plotly模塊，因為我們需要用到的數據來自該模塊，里面是一眾互聯網公司過去一段時間中股價的走勢
import dash
import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
那么我們讀取數據并且用plotly來繪制折線圖，代碼如下
app = dash.Dash() #實例化Dash
df = px.data.stocks() #讀取股票數據
def stock_prices():
# 繪制折線圖
fig = go.Figure([go.Scatter(x=df['date'], y=df['AAPL'],
line=dict(color='firebrick', width=4), name='Apple')
])
fig.update_layout(title='股價隨著時間的變幻',
xaxis_title='日期',
yaxis_title='價格'
)
return fig
app.layout = html.Div(id='parent', children=[
html.H1(id='H1', children='Dash 案例一', style={'textAlign': 'center',
'marginTop': 40, 'marginBottom': 40}),
dcc.Graph(id='line_plot', figure=stock_prices())
])
if __name__ == '__main__':
app.run_server()
我們點擊運行之后會按照提示將url復制到瀏覽器當中便可以看到出來的結果了，如下所示
從代碼的邏輯上來看，我們通過Dash框架中的Div方法來進行頁面的布局，其中有參數id來指定網頁中的元素，以及style參數來進行樣式的設計，最后我們將會指出來的圖表放在dcc.Graph()函數當中。
然后我們再添置一個下拉框，當我們點擊這個下拉框的時候，可是根據我們的選擇展示不同公司的股價，代碼如下
dcc.Dropdown(id='dropdown',
options=[
{'label': '谷歌', 'value': 'GOOG'},
{'label': '蘋果', 'value': 'AAPL'},
{'label': '亞馬遜', 'value': 'AMZN'},
],
value='GOOG'),
output
options參數中的label對應的是下拉框中的各個標簽，而value對應的是DataFrame當中的列名
df.head()
output
最后我們將下拉框和繪制折線圖的函數給連接起來，我們點擊下拉框選中不同的選項的時候，折線圖也會相應的產生變化，
@app.callback(Output(component_id='bar_plot', component_property='figure'),
[Input(component_id='dropdown', component_property='value')])
def graph_update(dropdown_value):
print(dropdown_value)
# Function for creating line chart showing Google stock prices over time
fig = go.Figure([go.Scatter(x=df['date'], y=df['{}'.format(dropdown_value)],
line=dict(color='firebrick', width=4))
])
fig.update_layout(title='股價隨著時間的變幻',
xaxis_title='日期',
yaxis_title='價格'
)
return fig
我們看到callback()方法中指定輸入和輸出的媒介，其中Input參數，里面的component_id對應的是下拉框的id也就是dropdown，而Output參數，當中的component_id對應的是折線圖的id也就是bar_plot，我們來看一下最后出來的結果如下
最后，全部的代碼如下所示
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯系。
