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...
在项目的src目录下创建一个新的文件夹,命名为plugins,然后在该文件夹中创建一个名为spark-md5.js的文件,代码如下: // src/plugins/spark-md5.jsimportSparkMD5from'spark-md5';// 引入 SparkMD5 库// 导出一个插件exportdefault{install(app){app.config.globalProperties.$md5=SparkMD5;// 将 SparkMD5 添加...
首先前端读取文件生成文件的唯一标识MD5,这里采用常用的MD5生成框架:spark-md5.js。对于大文件一次性读取比较慢,而且容易造成浏览器崩溃,因此这里采用分片读取的方式计算MD5。 然后向服务器发送请求,查看该文件时候已经上传,如果已经上传,就提示用户已经秒传。 如果数据库中没有记录该文件,就表示该文件没有上传或没有上...
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 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 = () => { ...
那么怎么计算文件的 hash 值呢?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 calculateHas...
(file.size / chunkSize), currentChunk = 0, spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(), fileReader = new FileReader(); fileReader.onload = function (e) { console.log('read chunk nr', currentChunk + 1, 'of'); const chunk = e.target.result; spark.append(chunk); currentChunk++; if (current...
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，...
const spark = new self.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.readAsArrayBuf...
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(); spark.append(chunk); reslove(spark.end()) }) } 在计算hash值的时候,其实是很消耗时间的。文件比较小倒是无所谓,但是大文件可能造成阻塞。 可采用下面方法来减轻阻塞(二选一或者都要) webwork 子线程, ...