// src/main.jsimport{createApp}from'vue';// 导入 Vue 创建应用的函数importAppfrom'./App.vue';// 导入主组件importsparkMd5from'./plugins/spark-md5';// 导入 SparkMD5 插件constapp=createApp(App);// 创建应用实例app.use(sparkMd5);// 使用插件app.mount('#app');// 挂载应用 1. 2. 3. ...
在Vue 3 项目中,SparkMD5 可以用于计算文件的 MD5 哈希值,这在文件上传和验证场景中非常有用。下面我将详细介绍如何在 Vue 3 项目中集成和使用 SparkMD5。 1. 理解 Vue 3 和 SparkMD5 的基本概念 Vue 3:Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式框架。Vue 3 引入了 Composition API,提供了更灵活的组件逻辑...
可以通过一个工具:spark-md5,所以得先安装它。 const fileHash = ref(""); // 文件hash// 绑定上传事件const handleUpload = async (e: Event) => {...// 创建文件分片const chunks = createChunks(file);+ // 计算文件内容hash值+ fileHash.value = await calculateHash(file);}; // 计算文件内容...
fileList.value = _fileList; const hash = new SparkMD5.ArrayBuffer(); const fileReader = new FileReader(); fileReader.onload = (e) => { hash.append(e.target.result); fileMd5.value = hash.end(); upload(0); }; fileReader.readAsArrayBuffer(file.value); }; const upload = async (index)...
import "./spark-md5.min.js" function setChunk(fileBuffer, i = 0, key) { ... // 封装每个切片 fileList[keyIndex].requestFn.push(()=>{ return new Promise(async (reslove,reject)=>{ let formData = new FormData() formData.append("file",fileBuffer.slice(i,index)) ...
import SparkMD5 from "spark-md5"; ... const chunkSize = 1024 * 1024; // 可以拿到文件对象,将文件存储起来 const fileChange = () => {...} // 点击开始上传按钮,将文件进行切片处理、解析文件(生成hash)、开始上传 const uploadBtn = () => { ...
根据DefualtChunkSize = 5 * 1024 * 1024,即 5 MB ,来对文件进行资源分块进行计算,通过spark-md5[1]根据文件内容计算出文件的 hash 值,方便做其他优化,比如:当 hash 值不变时,服务端没有必要重复读写文件等. // 获取文件分块 const getFileChunk = (file, chunkSize = DefualtChunkSize) => { ...
通过优化算法和代码实现，我们避免了因文件过大导致的上传延迟问题。在处理过程中，我们关注到了性能瓶颈，如文件解析时间长导致页面卡顿。为解决此问题，我们引入了npm spark-md5库，实现文件分块上传的同时，生成hash值。这样不仅提高了上传效率，还能实时反馈进度给用户，提升用户体验。通过上述优化措施，...
SparkMD5.ArrayBuffer() // 实例化spark对象用于计算文件hash let currentChunk = 0 let fileReader = new FileReader() fileReader.onload = (e) => { spark.append(e.target.result) currentChunk = currentChunk + 1 if (currentChunk < chunks.length) { fileReader.readAsArrayBuffer(chunks[currentChunk])...
import "./spark-md5.min.js" function setChunk(fileBuffer, i = 0, key) { ... // 封装每个切片 fileList[keyIndex].requestFn.push(()=>{ return new Promise(async (reslove,reject)=>{ let formData = new FormData() formData.append("file",fileBuffer.slice(i,index)) ...