html5 远程读取文件片段6,HTML5 file api 读取文件MD5码

陶烨赫
2023-12-01

HTML5 file api 读取文件MD5码

###背景

自从html5 file api出现以来,我们可以做的事情越来越多,越来越有趣了,之前介绍过 《HTML5实现断点续传》、《HTML5实现拖拽下载》等关于File API的一些实例,今天和大家分享一下,如何用HTML5 file api读取文件的MD5码。

MD5码在文件的唯一性识别上有很重要的应用,业内常用MD5进行文件识别、文件秒传、文件安全性检查等。

废话不多说,直接说重点。

###实现

首先监听文本框的变化,告诉浏览器,你就看着这个input 如果有变化你就立刻执行之后的东西。

document.getElementById("file").addEventListener("change", function(){

//...

}

读取文件很容易通过input的files对象就可以读取到用户所选择的文件

file = document.getElementById("file").files[0]

之后就是分割文件了,由于文件可能会很大,比如说10G,20G所以一次性把它交个内存来处理会显得很残忍。于是我们把文件以2M作为一个片段进行分割,算出总共需要分成多少片

var chunkSize = 2097152;

chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize);

接着分割文件

//file的slice方法,注意它的兼容性,在不同浏览器的写法不同

blobSlice = File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice || File.prototype.slice

//然后指定file和开始结束的片段,就可以得到切割的文件了。

blobSlice.call(file, start,end)

一切做好之后,就要去读取文件的具体信息了。

这里我们用了Javascript的 FileReader() 方法,这个方法可以去读取用户本地文件的详细内容。

他的用法如下

var fileReader = new FileReader();

//blobSlice.call(file, start,end)就是之前分割文件的方法。

//这里只要维护好start和end,就能一片一片的把文件传给fileRader对象了

fileReader.readAsBinaryString(blobSlice.call(file, start, end));

//最终每一段文件处理完毕都会触发fileReader的onload事件

fileReader.onload = function(e){

//e.target.result 就是我们要的片段信息

//这里缓存获取到的片段,当所有片段完毕之后就可以进行MD5的计算了。

}

好了,到这里万事俱备只欠东风了。 由于原生的Javascript没有直接计算MD5的方法,这里我们引用了一个比较好的spark-md5库来辅助我们进行MD5的计算。 比较好的一点是,spark-md5处理文件的话也可以按片来计算。

spark = new SparkMD5();

spark.appendBinary(filepice1);

spark.appendBinary(filepice2);

spark.appendBinary(filepice3);

....

//所有的分片处理好之后调用下面的方法就能获取到文件的MD5了

spark.end()

至此整个过程都已经结束了。 简单的描述就是:利用input选择文件 -> 对文件进行分片 -> 用FileReader方法读取文件 -> 交由Spark-md5进行处理。

###代码

附上完成的代码:

//注意此方法引用了SparkMD5库 library:https://github.com/satazor/SparkMD5

//监听文本框变化

document.getElementById("file").addEventListener("change", function(){

//声明必要的变量

var fileReader = new FileReader(), box = document.getElementById('box');

//文件分割方法(注意兼容性)

blobSlice = File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice || File.prototype.slice,

file = document.getElementById("file").files[0],

//文件每块分割2M,计算分割详情

chunkSize = 2097152,

chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize),

currentChunk = 0,

//创建md5对象(基于SparkMD5)

spark = new SparkMD5();

//每块文件读取完毕之后的处理

fileReader.onload = function(e){

console.log("读取文件", currentChunk + 1, "/", chunks);

//每块交由sparkMD5进行计算

spark.appendBinary(e.target.result);

currentChunk++;

//如果文件处理完成计算MD5,如果还有分片继续处理

if (currentChunk < chunks) {

loadNext();

} else {

console.log("finished loading");

box.innerText = 'MD5 hash:' + spark.end();

console.info("计算的Hash", spark.end());

}

};

//处理单片文件的上传

functionloadNext(){

var start = currentChunk * chunkSize, end = start + chunkSize >= file.size ? file.size : start + chunkSize;

fileReader.readAsBinaryString(blobSlice.call(file, start, end));

}

loadNext();

});

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