js系列-File 对象,FileList 对象,FileReader 对象

javascript学习——File 对象,FileList 对象,FileReader 对象 File 对象代表一个文件,用来读写文件信息。它继承了 Blob 对象,或者说是一种特殊的 Blob 对象,所有可以使用 Blob 对象的场合都可以使用它。最常见的使用场合是表单的文件上传控件(),用户选中文件以后,浏览器就会生成一个数组,里面是每一个用户选中的文件,它们都是 File 实例对象。上面代码中,file是用户选中的第一个文件,它是 File 的实例。 阅读详情

File 对象,FileList 对象,FileReader 对象

File 对象

File 对象代表一个文件,用来读写文件信息。它继承了 Blob 对象,或者说是一种特殊的 Blob 对象,所有可以使用 Blob 对象的场合都可以使用它。

最常见的使用场合是表单的文件上传控件(),用户选中文件以后,浏览器就会生成一个数组,里面是每一个用户选中的文件,它们都是 File 实例对象。

// HTML 代码如下
// <input id="fileItem" type="file">
var file = document.getElementById('fileItem').files[0];
file instanceof File // true

上面代码中,file是用户选中的第一个文件,它是 File 的实例。

构造函数
浏览器原生提供一个File()构造函数,用来生成 File 实例对象。

new File(array, name [, options])
File()构造函数接受三个参数。

array:一个数组,成员可以是二进制对象或字符串,表示文件的内容。
name:字符串,表示文件名或文件路径。
options:配置对象,设置实例的属性。该参数可选。
第三个参数配置对象,可以设置两个属性。

type:字符串,表示实例对象的 MIME 类型,默认值为空字符串。
lastModified:时间戳,表示上次修改的时间,默认为Date.now()。
下面是一个例子。

var file = new File(
  ['foo'],
  'foo.txt',
  {
    type: 'text/plain',
  }
);

实例属性和实例方法
File 对象有以下实例属性。

File.lastModified:最后修改时间
File.name:文件名或文件路径
File.size:文件大小(单位字节)
File.type:文件的 MIME 类型

var myFile = new File([], 'file.bin', {
  lastModified: new Date(2018, 1, 1),
});
myFile.lastModified // 1517414400000
myFile.name // "file.bin"
myFile.size // 0
myFile.type // ""

上面代码中,由于myFile的内容为空,也没有设置 MIME 类型,所以size属性等于0,type属性等于空字符串。

File 对象没有自己的实例方法,由于继承了 Blob 对象,因此可以使用 Blob 的实例方法slice()。

FileList 对象

FileList对象是一个类似数组的对象,代表一组选中的文件,每个成员都是一个 File 实例。它主要出现在两个场合。

文件控件节点()的files属性,返回一个 FileList 实例。
拖拉一组文件时,目标区的DataTransfer.files属性,返回一个 FileList 实例。

// HTML 代码如下
// <input id="fileItem" type="file">
var files = document.getElementById('fileItem').files;
files instanceof FileList // true

上面代码中,文件控件的files属性是一个 FileList 实例。

FileList 的实例属性主要是length,表示包含多少个文件。

FileList 的实例方法主要是item(),用来返回指定位置的实例。它接受一个整数作为参数,表示位置的序号(从零开始)。但是,由于 FileList 的实例是一个类似数组的对象,可以直接用方括号运算符,即myFileList[0]等同于myFileList.item(0),所以一般用不到item()方法。

FileReader 对象

FileReader 对象用于读取 File 对象或 Blob 对象所包含的文件内容。

浏览器原生提供一个FileReader构造函数,用来生成 FileReader 实例。

var reader = new FileReader();

FileReader 有以下的实例属性。

FileReader.error:读取文件时产生的错误对象
FileReader.readyState:整数,表示读取文件时的当前状态。一共有三种可能的状态,0表示尚未加载任何数据,1表示数据正在加载,2表示加载完成。
FileReader.result:读取完成后的文件内容,有可能是字符串,也可能是一个 ArrayBuffer 实例。
FileReader.onabort:abort事件(用户终止读取操作)的监听函数。
FileReader.onerror:error事件(读取错误)的监听函数。
FileReader.onload:load事件(读取操作完成)的监听函数,通常在这个函数里面使用result属性,拿到文件内容。
FileReader.onloadstart:loadstart事件(读取操作开始)的监听函数。
FileReader.onloadend:loadend事件(读取操作结束)的监听函数。
FileReader.onprogress:progress事件(读取操作进行中)的监听函数。
下面是监听load事件的一个例子。

// HTML 代码如下
// <input type="file" οnchange="onChange(event)">

function onChange(event) {
  var file = event.target.files[0];
  var reader = new FileReader();
  reader.onload = function (event) {
    console.log(event.target.result)
  };

  reader.readAsText(file);
}

上面代码中,每当文件控件发生变化,就尝试读取第一个文件。如果读取成功(load事件发生),就打印出文件内容。

FileReader 有以下实例方法。

FileReader.abort():终止读取操作,readyState属性将变成2。
FileReader.readAsArrayBuffer():以 ArrayBuffer 的格式读取文件,读取完成后result属性将返回一个 ArrayBuffer 实例。
FileReader.readAsBinaryString():读取完成后,result属性将返回原始的二进制字符串。
FileReader.readAsDataURL():读取完成后,result属性将返回一个 Data URL 格式(Base64 编码)的字符串,代表文件内容。对于图片文件,这个字符串可以用于元素的src属性。注意,这个字符串不能直接进行 Base64 解码,必须把前缀data:/;base64,从字符串里删除以后,再进行解码。
FileReader.readAsText():读取完成后,result属性将返回文件内容的文本字符串。该方法的第一个参数是代表文件的 Blob 实例,第二个参数是可选的,表示文本编码,默认为 UTF-8。
下面是一个例子。

/* HTML 代码如下
  <input type="file" onchange="previewFile()">
  <img src="" height="200">
*/
function previewFile() {
  var preview = document.querySelector('img');
  var file    = document.querySelector('input[type=file]').files[0];
  var reader  = new FileReader();

  reader.addEventListener('load', function () {
    preview.src = reader.result;
  }, false);

  if (file) {
    reader.readAsDataURL(file);
  }
}

上面代码中,用户选中图片文件以后,脚本会自动读取文件内容,然后作为一个 Data URL 赋值给元素的src属性,从而把图片展示出来。

js之文件信息读取篇高级基础 Bolb,buffer,拖拽事件等一系列读取文件信息的操作 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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