spark-md5.js计算本地文件md5

    在项目中遇到了上传文件，同时要附带此文件的md5，其实文件的md5就是文件二进制md5，用spark-md5.js+FileReader就能实现：

    首先要做的当然是在html文件中引入spark-md5.js咯，根据自己的需求可以引入压缩版或者开发版
    在此之前必须说明，这里用到了html5提供的FileReader接口，目前实现了这个接口的浏览器有FireFox3.6+ 、chrome6+、IE10+，因此如果需要更多的兼容的话、抱歉，我目前也没有找到好的方法

    这里提供了两个方法；一种是用SparkMD5.hashBinary() 直接将整个文件的二进制码传入直接返回文件的md5、这种方法对于小文件会比较有优势——简单并且速度快。
    另一种方法是利用js中File对象的slice()方法（File.prototype.slice()）将文件分片后逐个传入spark.appendBinary()方法来计算、最后通过spark.end()方法输出结果，很明显，这种方法对于大型文件会非常有利——不容易出错，并且能够提供计算的进度信息

我们开始吧，接下来上代码：

首先第一种方法：

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
};

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();
}

接下来你只要在input的onchange事件处理程序中调用doNormalTest或doIncrementalTest方法，并将input元素的dom节点传入就可以了