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 npimport base64import flet as ftfrom flet import Imagefrom io import BytesIOfrom PIL import Image as imagedef main(page: ft.Page): image_path = r"Pythonplate_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"Pythonplate_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：
易森网络企业版
如果您是新用户，请直接将本程序的所有文件上传在任一文件夹下，Rewrite 目录下放置了伪静态规则和筛选器，可将规则添加进IIS，即可正常使用，不用进行任何设置；(可修改图片等)默认的管理员用户名、密码和验证码都是：yeesen系统默认关闭，请上传后登陆后台点击“核心管理”里操作如下:进入“配置管理”中的&ld
0 查看详情 导入必要的库： 导入 numpy, base64, flet, io, 和 PIL 库。读取图片并转换为 base64：使用 PIL.Image.open() 打开图片文件。使用 numpy.asarray() 将图片转换为 NumPy 数组。使用 PIL.Image.fromarray() 从 NumPy 数组创建图片对象。使用 io.BytesIO() 创建一个内存缓冲区。使用 pil_img.save() 将图片保存到缓冲区，指定格式为 “JPEG”。使用 base64.b64encode() 将缓冲区内容编码为 base64 字符串，并使用 decode(‘utf-8’) 解码为 UTF-8 字符串。创建 ft.Image 组件： 使用 base64 字符串作为 src_base64 属性的值，创建一个 ft.Image 组件。定义更新图片的函数 updateTest()：在该函数中，重新执行步骤 2，读取最新的图片文件并转换为 base64 字符串。更新 ft.Image 组件的 src_base64 属性为新的 base64 字符串。调用 image1.update() 方法，更新 ft.Image 组件，使其显示最新的图片内容。添加组件到页面： 将 ft.Image 组件和一个 ft.TextButton 组件添加到页面上。点击按钮时，会调用 updateTest() 函数，更新图片。
注意事项：
确保安装了必要的库：pip install flet Pillow numpy。将 image_path 变量设置为实际的图片文件路径。这种方法每次更新图片都需要重新读取文件和编码，可能会影响性能。如果需要频繁更新图片，可以考虑使用其他方法，例如使用 ft.ImageProvider 或使用网络流。确保图片文件格式是 PIL 支持的格式。在 updateTest 函数中，需要重新声明 image_path 变量，以确保每次都读取最新的文件。
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，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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