前端通过spark-md5.js计算本地文件md5

背景：

使用：

            var running = false; //running用于判断是否正在计算md5
            function doNormalTest( input ) {    //这里假设直接将文件选择框的dom引用传入
                
                if (running) {    // 如果正在计算、不允许开始下一次计算
                    return;
                }
 
                var fileReader = new FileReader(),    //创建FileReader实例
                    time;
 
                fileReader.onload = function (e) {    //FileReader的load事件，当文件读取完毕时触发
                    running = false;
 
                    // e.target指向上面的fileReader实例
                    if (file.size != e.target.result.length) {    //如果两者不一致说明读取出错
                       alert("ERROR:Browser reported success but could not read the file until the end.");
                    } else {
                        console.log(Finished loading!success!!);
                         return SparkMD5.hashBinary(e.target.result); //计算md5并返回结果
                         
                    }
                };
 
                fileReader.onerror = function () {    //如果读取文件出错，取消读取状态并弹框报错
                    running = false;
                    alert("ERROR:FileReader onerror was triggered, maybe the browser aborted due to high memory usage.");
                };
 
                running = true;
                fileReader.readAsBinaryString( input.files[0] ); //通过fileReader读取文件二进制码
            };

接下上第二种方法：

            function doIncrementalTest( input ) {    //这里假设直接将文件选择框的dom引用传入
                if (running) {
                    return;
                }
 
                //这里需要用到File的slice( )方法，以下是兼容写法
                var blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice,
                    file = input.files[0],
                    chunkSize = 2097152,                           // 以每片2MB大小来逐次读取
                    chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize),
                    currentChunk = 0,
                    spark = new SparkMD5(),    //创建SparkMD5的实例
                    time,
                    fileReader = new FileReader();
 
                fileReader.onload = function (e) {
 
                    console("Read chunk number (currentChunk + 1) of  chunks ");
 
                    spark.appendBinary(e.target.result); // append array buffer
                    currentChunk += 1;
 
                    if (currentChunk < chunks) {
                        loadNext();
                    } else {
                        running = false;
                        console.log("Finished loading!");
                        return spark.end(); // 完成计算，返回结果
                    }
                };
 
                fileReader.onerror = function () {
                    running = false;
                    console.log("something went wrong");
                };
 
                function loadNext() {
                    var start = currentChunk * chunkSize,
                        end = start + chunkSize >= file.size ? file.size : start + chunkSize;
 
                    fileReader.readAsBinaryString(blobSlice.call(file, start, end));
                }
 
                running = true;
                loadNext();
            } 

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