Remi项目实现文件上传进度条功能的技术解析
2025-06-20 18:35:57作者:侯霆垣
背景介绍
在Web应用开发中,文件上传是一个常见需求,特别是当用户需要上传大文件时,提供上传进度反馈对用户体验至关重要。Remi作为一个Python GUI库,其原生文件上传组件最初缺乏进度显示功能,这给需要处理大文件上传的开发者带来了不便。
问题分析
传统文件上传过程中,用户无法直观了解上传进度,特别是对于大文件上传场景,用户可能会因为缺乏反馈而感到不安或困惑。Remi项目组收到了用户反馈,指出在上传大文件时缺少进度提示的问题。
技术实现方案
核心思路
实现文件上传进度条的关键在于利用XMLHttpRequest对象的progress事件。通过监听上传过程中的进度变化,我们可以实时获取已上传的数据量和总数据量,从而计算并显示上传进度。
具体实现步骤
-
JavaScript端修改:
- 在Remi的uploadFile方法中,为XMLHttpRequest对象添加progress事件监听器
- 使用xhr.upload.addEventListener('progress', callback)方式监听进度
- 在回调函数中计算并发送进度数据到Python后端
-
Python端增强:
- 创建继承自FileUploader的自定义组件FileUploaderWithProgressEvent
- 添加onprogress事件装饰器,使其能够接收前端发送的进度数据
- 实现进度回调函数,更新UI中的进度条显示
关键代码片段
JavaScript部分的核心修改:
xhr.upload.addEventListener('progress', function(e) {
if(e.lengthComputable){
var params = {};
params['file_name'] = file.name;
params['loaded'] = e.loaded;
params['file_size'] = e.total;
remi.sendCallbackParam(widgetID, 'onprogress', params);
}
});
Python部分的增强实现:
class FileUploaderWithProgressEvent(gui.FileUploader):
@gui.decorate_event
def onprogress(self, file_name, loaded, file_size):
return (file_name, loaded, file_size)
实际应用示例
开发者可以按照以下步骤在自己的Remi应用中实现上传进度条:
- 使用自定义的FileUploaderWithProgressEvent组件替代标准FileUploader
- 绑定onprogress事件处理器
- 在事件处理器中更新进度条UI
完整示例代码:
class MyApp(App):
def main(self):
container = gui.VBox(width=300, height=200)
self.progress = gui.Progress(0,100)
container.append(self.progress)
self.file_uploader = FileUploaderWithProgressEvent("/upload/path")
self.file_uploader.onprogress.do(self.update_progress)
container.append(self.file_uploader)
return container
def update_progress(self, emitter, file_name, loaded, file_size):
progress = int((loaded/file_size)*100)
self.progress.set_value(progress)
技术要点解析
- 事件监听机制:Remi框架通过WebSocket实现前后端通信,进度事件通过此通道传输
- 进度计算:基于已上传字节数和总字节数计算百分比
- 跨语言协作:JavaScript负责捕获进度事件,Python负责处理业务逻辑和UI更新
注意事项
- 文件大小限制:进度显示需要文件大小可计算(lengthComputable为true)
- 网络环境影响:在高速网络环境下,小文件上传可能瞬间完成,看不到明显的进度变化
- 错误处理:应同时实现上传失败的回调处理
总结
通过本次功能增强,Remi框架完善了文件上传组件的用户体验,使开发者能够轻松实现上传进度显示功能。这一改进不仅提升了用户友好度,也展示了Remi框架良好的可扩展性。开发者可以根据实际需求,进一步定制进度显示样式或添加上传速度计算等增强功能。
对于需要处理大文件上传的Remi应用开发者,这一功能将显著改善用户体验,减少用户在上传过程中的不确定感,是Web应用开发中值得掌握的重要技术点。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660