从网站上传图像时，Heroku 不会更新 github 文件系统
Heroku doesn't update github file system when an image is uploaded from website
我 运行 遇到从网站创建博客 post（包括图片）时 Heroku 不更新我的 GitHub 存储库（或静态文件系统）的问题.
其他图像幸存下来，而保存在我的文件系统中的图像与服务器 运行 在 heroku 上消失了。
我在他们的文档中找到了这个。
The Heroku filesystem is ephemeral - that means that any changes to the filesystem whilst the dyno is running only last until that dyno is shut down or restarted.
我还是很困惑为什么不是所有的图片都消失了，只有后来添加的才会消失。
AWS S3 是解决这个问题的方法吗？如果是，我如何使用存储桶表示我的文件系统？
说，对于博客Post 1我有2种图片分辨率，这意味着将文件存储在与这些分辨率相对应的不同文件夹中。
---1920x1920
-----picture.jpg
---800x800
-----picture.jpg
这是否意味着我必须创建 2 个名为 1920x1920 和 800x800 的存储桶，或者是否有更好的处理方式？
Is AWS S3 a solution for this?
S3是这个的推荐方案，配置是documented in Heroku DevCentre with specfic instructions for uploading from Python.
注意这些 Python 指令使用 直接上传 方法：让 flask 应用程序生成预签名的 URL，然后传回给客户端 Javascript 代码，以便用户的浏览器可以直接上传到 S3。图像的结果 S3 URL 然后被放入表单中的隐藏元素中，然后由您的应用程序在表单提交时接收。
您有不同的图像大小这一事实表明您的应用程序进行了一些处理（可能使用 PIL）来获取这些缩略图。在这种情况下，使用 Pass-Through 方法可能更容易，您的应用会实现自己的上传机制，进行处理，然后将缩略图上传到 S3（上传到 S3 部分是好的文档，例如 this SO thread).
传递方法带有警告，这可能会导致单线程工作者阻塞。如果您的站点收到大量请求导致这成为一个问题，您可能需要增加 gunicorn worker 的数量，或者更改为支持并发的 worker 类型（这 github post 有一些有用的 commands/info 在并发工作者类型上）。
实现这一切的最好方法（尽管对 redisgo dyno 和 worker dyno 的要求可能会让你进入付费阶段）可能是 with Background Tasks using rq。您使用上面的直接上传方法上传原始图像，然后让后台作业下载该图像，调整大小，并将生成的缩略图放回 S3。
Does that mean I have to create 2 buckets named 1920x1920 and 800x800 or is there a better way of handling them?
为整个应用程序设置一个 Bucket，仅在对象的键中包含正斜杠以模拟子目录结构。
我 运行 遇到从网站创建博客 post（包括图片）时 Heroku 不更新我的 GitHub 存储库（或静态文件系统）的问题.
其他图像幸存下来，而保存在我的文件系统中的图像与服务器 运行 在 heroku 上消失了。
我在他们的文档中找到了这个。
The Heroku filesystem is ephemeral - that means that any changes to the filesystem whilst the dyno is running only last until that dyno is shut down or restarted.
我还是很困惑为什么不是所有的图片都消失了，只有后来添加的才会消失。
AWS S3 是解决这个问题的方法吗？如果是，我如何使用存储桶表示我的文件系统？
说，对于博客Post 1我有2种图片分辨率，这意味着将文件存储在与这些分辨率相对应的不同文件夹中。
---1920x1920
-----picture.jpg
---800x800
-----picture.jpg
这是否意味着我必须创建 2 个名为 1920x1920 和 800x800 的存储桶，或者是否有更好的处理方式？
Is AWS S3 a solution for this?
S3是这个的推荐方案，配置是documented in Heroku DevCentre with specfic instructions for uploading from Python.
注意这些 Python 指令使用 直接上传 方法：让 flask 应用程序生成预签名的 URL，然后传回给客户端 Javascript 代码，以便用户的浏览器可以直接上传到 S3。图像的结果 S3 URL 然后被放入表单中的隐藏元素中，然后由您的应用程序在表单提交时接收。
您有不同的图像大小这一事实表明您的应用程序进行了一些处理（可能使用 PIL）来获取这些缩略图。在这种情况下，使用 Pass-Through 方法可能更容易，您的应用会实现自己的上传机制，进行处理，然后将缩略图上传到 S3（上传到 S3 部分是好的文档，例如 this SO thread).
传递方法带有警告，这可能会导致单线程工作者阻塞。如果您的站点收到大量请求导致这成为一个问题，您可能需要增加 gunicorn worker 的数量，或者更改为支持并发的 worker 类型（这 github post 有一些有用的 commands/info 在并发工作者类型上）。
实现这一切的最好方法（尽管对 redisgo dyno 和 worker dyno 的要求可能会让你进入付费阶段）可能是 with Background Tasks using rq。您使用上面的直接上传方法上传原始图像，然后让后台作业下载该图像，调整大小，并将生成的缩略图放回 S3。
Does that mean I have to create 2 buckets named 1920x1920 and 800x800 or is there a better way of handling them?
为整个应用程序设置一个 Bucket，仅在对象的键中包含正斜杠以模拟子目录结构。