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文件的上传 -- multipartform-data 请求

HTTP 协议简介 事实上,HTTP 协议并不仅仅包含这些内容,例如我们本文中将会介绍的 multipart/form-data 就是常见的一种 http 请求,他通常用来实现文件的上传功能。 2. multipart/form-data 请求 在 1995 年出台的 rfc1867 协议中,HTTP 协议的 Content-Type 扩充了 multipart/form-data 类型用以支持向服务器发送二进制数据 ,以便可以在 POST 请求中实现文件上传等功能。 /form-data。 POST文件上传详解 — http://blog.csdn.net/xiaojianpitt/article/details/6856536。

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httprunner学习25-文件上传multipartform-data

前言 httprunner上传文件接口,其实跟requests上传文件的接口是一样的,之前在python接口系列里面有案例 python接口自动化16-multipart/form-data上传图片 文件上传 multipart/form-data 用fiddler抓包,查看抓到的接口,以下这种接口就是multipart/form-data Content-Type: multipart/form-data body参数是这种格式: ——————————————-22165374713946 Content-Disposition: form-data; name=”localUrl” yoyoketang.png ——————————————-22165374713946 Content-Disposition: form-data; name=”imgFile”; filename=”yoyoketang.png ”, value值是一个元祖类型(list类型也可以), 第一个参数是文件名称: “xxx.jpg” 第二个参数是open打开文件的对象如: open(‘filepath’,’rb’) 第三个参数是文件类型

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    phpMyAdmin LOAD DATA INFILE 任意文件读取漏洞

    转载自:[phpMyAdmin LOAD DATA INFILE 任意文件读取漏洞](http://www.vulnspy.com/cn-phpmyadmin-load-data-local-file-read-local-file /phpmyadmin_load_data_infile_%E4%BB%BB%E6%84%8F%E6%96%87%E4%BB%B6%E8%AF%BB%E5%8F%96%E6%BC%8F%E6%B4%9E /) 有许多文章指出一个恶意的 MySQL 服务器可以利用LOAD DATA LOCAL命令来读取MYSQL客户端的任意文件。 已为大家提供在线 phpMyAdmin 环境地址:https://github.com/vulnspy/phpmyadmin-4.8.4-allowarbitraryserver 漏洞细节 LOAD DATA 回到db的终端,如果文件读取成功会将文件内容记录到mysql.log文件中 在该演示中成功读取/etc/passwd文件

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    springboot 获取form-data里的 file 文件小结

    写好服务器端的接口以后,使用 postman 模拟 form-data 混合上传普通文本数据和 file 文件是没问题的。 经过查看 StandardMultipartHttpServletRequest 的源文件,以及断点跟踪,发现在 form-data 解析成 part 的时候是没问题的,在遍历 part 的时候就发现问题的所在了 我用 iOS 客户端进行测试的时候发现文件上传的部分是缺少这段值的. 表单数据分类解析为普通文本输入和文件输入, 而第二个方法就是用来判断是否为文件的, 其中第二个参数值就是filename=, 如果content-dispostion的值里包含这个值, 则判断为文件, 看到这里就能明白为什么在跟 iOS 客户端联调的时候没把文件流解析成multipartFile. 这时候只需要在客户端组装form-data的时候需要加上filename=xxx这部分值.

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    如何用SpringBoot框架来接收multipartform-data文件

    现在很多文件上传类型都是multipart/form-data类型的,HTTP请求如下所示: ? SpringBoot这个框架) 前台HTML代码: <html> <body> <form action="/upload" method="POST" enctype="multipart/form-<em>data</em> "; } } 这样就可以实现对multipart/form-data类型文件的接收了。 </title> </head> <body> <form method="POST" enctype="multipart/form-<em>data</em>" 千万要记住SpringBoot对multipart/form-data类型的文件接收和其它是不一样的,大家以后遇到的时候要千万小心,不要像我一样一往无前的踩进去还傻傻的以为是前端的错误。

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    Python模拟实现multipartform-data格式上传图片文件

    一、单字段上传单个文件 url = "http://httpbin.org/post" data = None files = { ... } r = requests.post(url, data, filePath3", "rb"), "image/jpeg", {"refer" : "localhost"}) } 这个字典的key就是发送post请求时的字段名, 而字典的value则描述了准备发送的文件的信息 ("field2" : open("filePath2", "rb").read())) ##filename 使用的是键值,即 field2 ] 二、单字段上传多个文件,即上传文件时,设置为多选了 imgFile"这里name对应的值 3.value里面是一个元组() 第一个参数是filename=后面对应的值,没有就写None 第二个是上面的这个值“”yoyoketang.png“”,或者是文件 六、传多个附件 1.传多个文件的时候如下,这两个参数的name都是一样的,如果用字典去传key值,很显然python的key值是不能重复的 Content-Disposition: form-data;

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    aiohttp 异步http请求-4.文件上传multipartform-data

    前言 文件上传接口,post 请求参数类型content-type:multipart/form-data,上传文件分2种情况 小文件上传,可以直接用open函数读取 大文件上传,aiohttp支持多种类型的文件以流媒体的形式上传 ,"data":{"file":"/media/up_image/a_TEn5GLR.jpg","title":"文件上传","timestamp":"2022-04-21 11:15:28"}} 使用 filename='a.jpg', content_type='image/png') data.add_field('title', '文件上传 小文件上传可以直接open函数读取,大文件直接读取会非常消耗内容。 aiohttp支持多种类型的流式上传,这使您可以发送大文件而无需将它们读入内存。

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    post multipart data boundary问题 使用curl 向jersey post文件

    curl模拟post提交 与客户端定的协议是: Header Content-Type: multipart/form-data; Body Content-Disposition: form-data curl时,想模拟客户端,结果使用--form 参数传递body时报错: IllegalArgumentException: Error parsing content disposition: form-data 做post 使用-d参数传递body时报错 : curl  -H "Content-type:multipart/form-data;boundary=--7db372eb000e2" -d '---- 7db372eb000e2\r\n Content-Disposition:"form-data";name="file";filename="@xx.jpg";----7db372eb000e2--\ java.net.HttpURLConnection (http://blog.csdn.net/skyer_lei/article/details/6106709)代码  post form也报错 最终发现 使用-F参数 上传文件名即可

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    MySQL LOAD DATA INFILE—从文件(csv、txt)批量导入数据

    后改为"load data infile"大概,10万条数据平均1秒~1.5秒,实际的代码示例如下: query = "LOAD DATA INFILE '/var/lib/mysql-files/es.csv inflie"的权限支持     mysqlcur.execute("SET GLOBAL local_infile = 1") (2)需要对mysql文件目录(笔者: “/var/lib/my-files /”)具有管理员的权限(查看mysql路径,用“locate mysql”) 如果没有的话,可以指定本地路径(速度大概要慢%20),需要加上关键字"local"即:LOAD DATA LOCAL (3) Concurrency 支持  如果默认是 LOW_PRIORITY ,则LOAD DATA要等其它客户端读完了,才能开始写入。 不需要标题导入到数据库,就跳过嘛 (5)@dummy ,通过占位符,跳过不需要的数据 导入到表的column顺序必须和文件保持一致,通过@dummy可以跳过不需要的column(示例跳过totoal_flow_size

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    IDA解析so文件异常(Binary data is incorrect maximum possible value is xx)

    错误信息 Binary data is incorrect maximum possible value is 0 错误原因 so文件损坏 或者ida换成32 解决办法 重新获得so文件,或者调整ida

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    Data Analysis

    Data Analysis.png

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    Data Analysis

    read() def _read(self): file_list = glob.glob(self.dir_path) # get all name of files in data = [pd.read_csv(x, delimiter="\t") for x in progress_list] # read all the data from */progree.txt )) self.exp_info = exp_info.drop(["h1", "h2"], axis=1) # return self.exp_info, self.data_list self.compare_name = compare_name score = [x.loc[f:, "AverageTestEpRet"].mean() for x in self.data_list d = self.compare_name fig, ax = plt.subplots() for x in compare: self.data_list

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    Data visualisation

    Lecture 6: Data visualisation -be able to explain the motivation for data visualisation Converting data into a visual format Reveals characteristics of the data, relationships between objects or relationships between features Simplifies the data Humans are very good at analysing information in a visual format Spot trends, patterns, outliers Visualisation can help show data quality Visualisation helps tell some clustering Could be losing some information due to 2D nature Can find the cluster Can find how data

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    Data Warehouse

    OLAP):  User and system orientation: customer vs. market  Data contents: current, detailed vs. historical for OLAP: complex OLAP queries, multidimensional view, consolidation Data Warehouse: ? A data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, and nonvolatile collection of data H.Inmon data stored in data warehouse has been processed after extracation, cleaning, transformation, Data Warehouse model : dimensions and measures, you can locate some data by dimension and see the data

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    Data augmentation

    只有这样才能确保神经网络学到的特征更加全面 但在现实中,若想达到以上的目的要付出巨大的代价,并且还要对照片上出现的东西进行准确标注,另外对于一些稀有的物种信息收集更是十分困难 因此我们这里介绍一些为神经网络提供更多数据的方法——数据增强(Data import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader /data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader /data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([

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    Modern Data Stack 下 Data Integration 生态(上)

    modern data stack 几大核心是:cloud 、open-source 、SaaS business models。 ,本文会重点讨论下 Modern data stack 本身,还有 Gartner 对 data integration 的理解。 后面还有一篇讨论具体的在 modern data stack 下面 data integration 都有些典型公司。 自助式分析:The rise of self-service analytics to democratize data exploration 除了上面几点,modern data stack 核心变化下图有总结 ;不是特别符合现在所说的 modern data stack 的逻辑。

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    Modern Data Stack 下 Data Integration 生态(下)

    前言 上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下,在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。 Fivetran 主要数据集成,支持各种应用、数据库,事件、文件、Functions 服务里面的数据集成 转换主要支持两种方式, 一种是在目标库中支持Basic SQL Transformations Data transformation and modeling 分类说明 这个主要是和数仓结合,数仓的上层管理数据转换和模型构建。 Census,其他还有Hightouch 和 Omnata 把数仓数据挪到 SaaS 工具中,不需要写代码,只需要 SQL 简单总结 Modern data stack 下面 data integration Modern data stack 都在不同层面去降低客户使用数据的难度以及帮助发现客户的价值,典型的 dbt,reverse etl 。

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    vue data

    var data = { a: 1 } var vm = new Vue({   data: data }) vm. $data === data // -> true vm.a === data.a // -> true // 设置属性也会影响到原始数据 vm.a = 2 data.a // -> 2 // 反之亦然 data.a = 3 vm.a // -> 3 ?

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    Python Data Structures - C3 Data Structures

    Python数据结构篇(3) 数据结构 参考内容: 1.Problem Solving with Python Chapter 2 Algorithm Analysis Chapter 3 Basic Data

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    Data Vault初探(三) —— 建立Data Vault模型

    sales_order (sales_order_id), FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product (product_id) ) ; 将示例转换成Data 注意Data Vault模型中的每个关系都是多对多关系。 所有源库中用到的表的非键属性都要放到Data Vault模型中。 sat_product hub_product sat_sales_order hub_sales_order sat_order_product link_order_product 使用下面的脚本建立Data foreign key (link_order_product_id) references link_order_product (link_order_product_id) ); Data

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