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2.怎么保存web网页源码，文件保存为word格式？

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       文件处理一直都是下载b项前端人的心头病，如何控制好文件大小，源码文件太大上传不了，目下文件下载时间太长，载文tcp直接给断开了?文件mybatis源码深度等

效果

       为了方便大家有意义的学习，这里就先放效果图，下载b项如果不满足直接返回就行，源码不浪费大家的目下时间。

文件上传

       文件上传实现，载文分片上传，文件暂停上传，下载b项恢复上传，源码文件合并等

文件下载

       为了方便测试，目下我上传了1个1g的载文大文件拿来下载，前端用的是流的方式来保存文件的，具体的kdjcci指标公式源码可以看这个apiTransformStream

正文

       本项目的地址是：/post/

       requestIdleCallback有不明白的可以看这里：/post/

       接下来咋们来计算文件的hash,计算文件的hash需要使用spark-md5这个库，

全量计算文件hashexportasyncfunctioncalcHashSync(file:File){ //对文件进行分片，每一块文件都是分为2MB，这里可以自己来控制constsize=2**;letchunks:any[]=[];letcur=0;while(cur<file.size){ chunks.push({ file:file.slice(cur,cur+size)});cur+=size;}//可以拿到当前计算到第几块文件的进度lethashProgress=0returnnewPromise(resolve=>{ constspark=newSparkMD5.ArrayBuffer();letcount=0;constloadNext=(index:number)=>{ constreader=newFileReader();reader.readAsArrayBuffer(chunks[index].file);reader.onload=e=>{ //累加器不能依赖index，count++;//增量计算md5spark.append(e.target?.resultasArrayBuffer);if(count===chunks.length){ //通知主线程，计算结束hashProgress=;resolve({ hashValue:spark.end(),progress:hashProgress});}else{ //每个区块计算结束，通知进度即可hashProgress+=/chunks.length//计算下一个loadNext(count);}};};//启动loadNext(0);});}

       全量计算文件hash，在文件小的时候计算是很快的，但是经典股票指标源码在文件大的情况下，计算文件的hash就会非常慢，并且影响主进程哦?

抽样计算文件hash

       抽样就是取文件的一部分来继续，原理如下：

/***抽样计算hash值大概是1G文件花费1S的时间**采用抽样hash的方式来计算hash*我们在计算hash的时候，将超大文件以2M进行分割获得到另一个chunks数组，*第一个元素(chunks[0])和最后一个元素(chunks[-1])我们全要了*其他的元素(chunks[1,2,3,4....])我们再次进行一个分割，这个时候的分割是一个超小的大小比如2kb，我们取*每一个元素的头部，尾部，groovy 生成源码意义中间的2kb。*最终将它们组成一个新的文件，我们全量计算这个新的文件的hash值。*@paramfile{ File}*@returns*/exportasyncfunctioncalcHashSample(file:File){ returnnewPromise(resolve=>{ constspark=newSparkMD5.ArrayBuffer();constreader=newFileReader();//文件大小constsize=file.size;letoffset=2**;letchunks=[file.slice(0,offset)];//前面2mb的数据letcur=offset;while(cur<size){ //最后一块全部加进来if(cur+offset>=size){ chunks.push(file.slice(cur,cur+offset));}else{ //中间的前中后去两个字节constmid=cur+offset/2;constend=cur+offset;chunks.push(file.slice(cur,cur+2));chunks.push(file.slice(mid,mid+2));chunks.push(file.slice(end-2,end));}//前取两个字节cur+=offset;}//拼接reader.readAsArrayBuffer(newBlob(chunks));//最后Kreader.onload=e=>{ spark.append(e.target?.resultasArrayBuffer);resolve({ hashValue:spark.end(),progress:});};});}

       这个设计是不是发现挺灵活的，真是个人才哇

       在这两个的基础上，咋们还可以分别使用web-worker和requestIdleCallback来实现，源代码在hereヾ(≧▽≦*)o

       这里把我电脑配置说一下，公司给我分的obvmacd副图源码电脑配置比较lower,8g内存的老机器。计算(3.3g文件的)hash的结果如下:

       结果很显然，全量无论怎么弄，都是比抽样的更慢。

文件分片的方式

       这里可能大家会说，文件分片方式不就是等分吗，其实还可以根据网速上传的速度来实时调整分片的大小哦！

consthandleUpload1=async(file:File)=>{ if(!file)return;constfileSize=file.sizeletoffset=2**letcur=0letcount=0//每一刻的大小需要保存起来，方便后台合并constchunksSize=[0,2**]constobj=awaitcalcHashSample(file)as{ hashValue:string};fileHash.value=obj.hashValue;//todo判断文件是否存在存在则不需要上传，也就是秒传while(cur<fileSize){ constchunk=file.slice(cur,cur+offset)cur+=offsetconstchunkName=fileHash.value+"-"+count;constform=newFormData();form.append("chunk",chunk);form.append("hash",chunkName);form.append("filename",file.name);form.append("fileHash",fileHash.value);form.append("size",chunk.size.toString());letstart=newDate().getTime()//todo上传单个碎片constnow=newDate().getTime()consttime=((now-start)/).toFixed(4)letrate=Number(time)///速率有最大和最小可以考虑更平滑的过滤比如1/tanif(rate<0.5)rate=0.5if(rate>2)rate=2offset=parseInt((offset/rate).toString())chunksSize.push(offset)count++}//todo可以发送合并操作了} ATTENTION!!!?如果是这样上传的文件碎片，如果中途断开是无法续传的（每一刻的网速都是不一样的），除非每一次上传都把chunksSize(分片的数组)保存起来哦

控制/post/

怎么保存web网页源码，保存为word格式？

       如何保存网页源码为Word文档：

       1. 打开需要保存的网页，通常可以通过在浏览器中按下`F`键来查看网页的源代码。

       2. 将网页源代码复制到剪贴板。这可以通过在源代码窗口中选择所有内容（通常是`Ctrl + A`），然后复制（`Ctrl + C`）。

       3. 打开Word应用程序。

       4. 新建一个Word文档或打开一个现有的Word文档。

       5. 将剪贴板中的网页源代码粘贴到Word文档中。这可以通过右键点击Word文档中的位置，选择“粘贴”（`Ctrl + V`）。

       6. 在Word中调整源码格式。可以选择“开始”菜单中的“段落”选项卡，设置代码的字体、大小和对齐方式，确保源码可读性。

       7. 保存Word文档。点击“文件”菜单，选择“另存为”，选择保存位置，输入文件名，然后在保存类型中选择“Word文档”（通常为.docx或.doc格式）。

       8. 点击“保存”按钮，Word文档即被保存为所选格式。

       通过以上步骤，网页源码就被成功保存为Word文档，便于复制、分享或打印。