
本文将介绍在使用 Flet 框架开发应用时,如何实现动态更新图片的功能。当图片文件在操作系统层面被替换,但文件名保持不变时,传统的 page.update() 方法可能无法正确刷新图片显示。本文将提供一种解决方案,通过重新读取图片文件并将其转换为 base64 编码,从而强制 Flet 重新加载最新的图片内容,实现动态更新。
在 Flet 应用中动态更新图片,尤其是在图片内容由外部程序实时修改的情况下,可能会遇到一些挑战。当图片文件名保持不变,但图片内容被外部程序更新时,直接使用 ft.Image 组件和 page.update() 方法可能无法立即反映最新的图片内容。这是因为 Flet 可能会缓存图片,导致即使文件内容已更改,显示的仍然是旧版本。
以下是一种解决方案,通过重新读取图片文件并将其转换为 base64 编码,然后更新 ft.Image 组件的 src_base64 属性,从而强制 Flet 重新加载最新的图片内容。
示例代码:
import numpy as np
import base64
import flet as ft
from flet import Image
from io import BytesIO
from PIL import Image as image
def main(page: ft.Page):
image_path = r"Python\plate_0.jpg" # 图片文件路径
pil_photo = image.open(image_path) # 使用 Pillow 打开图片
arr = np.asarray(pil_photo) # 将图片转换为 NumPy 数组
pil_img = image.fromarray(arr) # 从 NumPy 数组创建图片对象
buff = BytesIO() # 创建一个内存缓冲区
pil_img.save(buff, format="JPEG") # 将图片保存到缓冲区
image_string = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode('utf-8') # 将缓冲区内容编码为 base64 字符串
image1 = Image(src_base64=image_string) # 创建 Image 组件,使用 base64 字符串作为源
page.window_width = 375
page.window_height = 300
def updateTest(e):
nonlocal image1 # allow to modify image1
image_path = r"Python\plate_0.jpg" # 重新读取图片文件路径
pil_photo = image.open(image_path) # 重新打开图片
arr = np.asarray(pil_photo)
pil_img = image.fromarray(arr)
buff = BytesIO()
pil_img.save(buff, format="JPEG")
newstring = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode("utf-8") # 重新编码为 base64 字符串
image1.src_base64 = newstring # 更新 Image 组件的 src_base64 属性
image1.update() # 更新 Image 组件
page.add(
ft.Row(controls=[image1], alignment='center'),
ft.Row(controls=[ft.TextButton("Test", on_click=updateTest)], alignment='center')
)
ft.app(target=main)代码解释:
注意事项:
总结:
通过将图片文件转换为 base64 编码,并更新 ft.Image 组件的 src_base64 属性,可以实现动态更新图片的功能,即使图片文件名保持不变。这种方法简单易懂,适用于大多数场景。但是,需要注意性能问题,并根据实际情况选择合适的更新策略。
以上就是使用 Flet 刷新动态更新的图片的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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