The basic HTML for an upload form looks like:
The way you handle the submission depends on which args method you chose for the ApacheHandler class.
Under the 'CGI' method (default for 1.0x), you can use the $m->cgi_object method to retrieve a CGI.pm object which can be used to retrieve the uploaded file. Here is an example using the 'CGI' method:
Please see the CGI.pm documentation for more details.
Under the 'mod_perl' method (default for 1.1x), the request object available as $r in your components will be an object in the Apache::Request class (as opposed to the Apache class). This object is capable of returning Apache::Upload objects for parameters which were file uploads. Please see the Apache::Request documentation for more details. Here is an example using the 'mod_perl' method:
For more information on how to manually set the args method, see the ApacheHandler documentation.
If you are using CGI.pm, there are some configuration issues to be aware of. CGI.pm needs a tmp directory, and you probably want to be able to specify what that directory is.
Try doing this in your httpd.conf or handler.pl:
You must do this before you load either the HTML::Mason or HTML::Mason::ApacheHandler modules.
That may change which directories CGI tries to use.
You could also try
during startup, either in your httpd.conf or handler.pl
The root of the problem is probably that the temp directory is being chosen when the module loads uring server startup while its still root. It sees it can write to /usr/tmp and is happy. Then when actually running as nobody it dies.
I bet Lincoln would welcome a patch (hint, hint). One solution would be to check if you're running under mod_perl and you're root. If so, then check Apache->server->uid and see if that id can write to the temp directory too.
两种方法中,当然使用mod_perl为佳,cgi的实现方式还需要写缓存文件,如果磁盘空间不足,则会出现无法上传的情况。
一个使用的实例:http://passport.maxthon.cn/new/myprofile/avatar.html
引自:http://www.masonhq.com/?FAQ:HTTPAndHTML#h-how_can_i_handle_file_uploads_under_mason
分享到:
相关推荐
CGI脚本可以处理文件上传请求,将文件保存到服务器上指定的位置。 ### Mod_Perl技术 #### 2.1 什么是Mod_Perl Mod_Perl是Apache的一个模块,它允许Perl脚本在服务器进程中运行,而非每次请求都启动新进程,显著...
CGI模块也支持文件上传功能,可以通过表单收集用户上传的文件。 #### 二、Mod_Perl技术 **2.1 什么是Mod_Perl** Mod_Perl是一个Apache模块,用于将Perl脚本嵌入到Apache服务器内部运行,从而提高动态内容的生成...
例如,我们可能需要使用`analogWrite()`函数来实现PWM(脉宽调制)技术,通过改变占空比来调整LED灯的亮度。此外,可以使用定时器和随机数生成器来模拟蜡烛的不规则闪烁效果。 `programmable-christmas-mason-jar-...
它支持将请求映射到控制器方法,并提供了对请求和响应的完整控制,包括数据绑定、数据验证、国际化、文件上传等功能。 Spring MVC还支持通过@Valid注解进行声明式模型验证,可以对请求数据进行验证,并将验证结果以...
计算机硬件控制_驱动级键盘鼠标同步_PS2接口UDP协议多机协同_基于rabirdwinio和pynput的跨设备输入共享系统_实现多台Windows电脑的键盘鼠标同步操作_支持
嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-TCPIP协议栈.zip
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-开膛手杰克.zip
基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现
内容概要:本文详细探讨了电力弹簧技术在主动配电网规划及运行优化调度中的应用。首先介绍了电力弹簧技术作为智能电网调控手段的优势,如自适应性强、响应速度快、节能环保等。接着阐述了主动配电网规划的目标和策略,包括优化电网结构、提高能源利用效率和降低故障风险。随后讨论了运行优化调度的原则和方法,强调了实时监测、智能调度策略以及优化调度模型的重要性。最后通过实际案例分析展示了电力弹簧技术在提升电网稳定性、可靠性和能效方面的显著效果,展望了其广阔的应用前景。 适合人群:从事电力系统规划、运行管理的研究人员和技术人员,以及对智能电网感兴趣的学者和学生。 使用场景及目标:适用于希望深入了解电力弹簧技术及其在主动配电网规划和运行优化调度中具体应用的专业人士。目标是掌握电力弹簧技术的工作原理、优势及其在实际项目中的实施方法。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还有具体的案例支持,有助于读者全面理解电力弹簧技术的实际应用价值。
嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-C语言思维导图.zip
电路教学与科研案例的结合—以最大功率传输定理为例.pdf
内容概要:本文深入介绍了HarmonyOS文件系统及其在万物互联时代的重要性。HarmonyOS自2019年发布以来,逐步覆盖多种智能设备,构建了庞大的鸿蒙生态。文件系统作为其中的“数字管家”,不仅管理存储资源,还实现多设备间的数据协同。文章详细介绍了常见的文件系统类型,如FAT、NTFS、UFS、EXT3和ReiserFS,各自特点和适用场景。特别强调了HarmonyOS的分布式文件系统(hmdfs),它通过分布式软总线技术,打破了设备界限,实现了跨设备文件的无缝访问。此外,文章对比了HarmonyOS与Android、iOS文件系统的差异,突出了其在架构、跨设备能力和安全性方面的优势。最后,从开发者视角讲解了开发工具、关键API及注意事项,并展望了未来的技术发展趋势和对鸿蒙生态的影响。 适合人群:对操作系统底层技术感兴趣的开发者和技术爱好者,尤其是关注物联网和多设备协同的用户。 使用场景及目标:①理解HarmonyOS文件系统的工作原理及其在多设备协同中的作用;②掌握不同文件系统的特性和应用场景;③学习如何利用HarmonyOS文件系统进行应用开发,提升跨设备协同和数据安全。 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从基础概念到高级开发技巧的多个层次,建议读者结合自身需求,重点关注感兴趣的部分,并通过实践加深理解。特别是开发者可参考提供的API示例和开发技巧,尝试构建基于HarmonyOS的应用。
嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-海康嵌入式笔试题.zip
内容概要:本文详细介绍了基于瞬时无功功率理论的三电平有源电力滤波器(APF)仿真研究。主要内容涵盖并联型APF的工作原理、三相三电平NPC结构、谐波检测方法(ipiq)、双闭环控制策略(电压外环+电流内环PI控制)以及SVPWM矢量调制技术。仿真结果显示,在APF投入前后,电网电流THD从21.9%降至3.77%,显著提高了电能质量。 适用人群:从事电力系统研究、电力电子技术开发的专业人士,尤其是对有源电力滤波器及其仿真感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要解决电力系统中谐波污染和无功补偿问题的研究项目。目标是通过仿真验证APF的有效性和可行性,优化电力系统的电能质量。 其他说明:文中提到的仿真模型涉及多个关键模块,如三相交流电压模块、非线性负载、信号采集模块、LC滤波器模块等,这些模块的设计和协同工作对于实现良好的谐波抑制和无功补偿至关重要。
基于环比增长的销售统计分析——2019年中青杯全国数学建模竞赛C题.pdf
嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-linux面试题.zip
嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-linux常见面试题.zip
内容概要:本文探讨了小电流接地系统在配电网络中的应用,特别是在单相故障情况下的仿真分析。文中介绍了小电流接地系统的背景和发展现状,重点讨论了两种常见的接地方式——中性点不接地和中性点经消弧线圈接地。利用Matlab作为仿真工具,作者构建了详细的电路模型,模拟了单相故障的发生过程,并通过多个结果图表展示了故障电流、电压波形及系统运行状态。此外,文章还包括了详细的设计说明书和PPT介绍,帮助读者全面理解仿真过程和技术细节。 适合人群:从事电力系统研究、维护的技术人员,尤其是关注配电网络安全和稳定的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解小电流接地系统的工作原理和故障处理机制的专业人士。通过本研究,读者可以掌握如何使用Matlab进行电力系统仿真,评估不同接地方式的效果,优化配电网络的安全性能。 其他说明:随文附带完整的仿真工程文件、结果图、设计说明书及PPT介绍,便于读者进一步探索和实践。
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-激烈的殴斗.zip
嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-小米嵌入式软件工程师笔试题目解析.zip