在前端开发领域，图片上传操作颇为常见。然而，若上传文件过大，服务器将承受巨大压力。鉴于此，我们必须对图片进行压缩以确保上传顺利进行。本文将探讨这一技术，揭示我们实现的方法。
一、选择图片，准备开工
为确保用户能从本地上传图片，操作简便：仅需在input元素中指定type为"file"，附加accept属性以指定仅接受图片格式。之后，绑定input元素的change事件，以便用户选择图片后即启动处理过程。
设想用户兴致勃勃挑选大图，却遭遇服务器停滞，颇感失望。因此，需在用户选中图片时即刻启动压缩流程，以确保上传流程顺畅。
二、图片变数据，base64来帮忙
需将用户上传的图像文件资料转换为base64编码数据。此过程类似将一幅大幅图像转化为长序列密码，便于后续处理。
采用base64编码的原因在于，它不仅便于传输信息，同时有效压缩图片文件大小。尽管编码转换会带来些许资源消耗，然而这些额外成本是优化后续压缩效果的必要投入。
三、画布登场，压缩开始
目前，已获得图片的base64编码，即将进入压缩核心步骤。构建一个canvas元素，相当于一个绘图板，用于实施图片大小压缩，并将处理后的图像渲染至其表面。
将用户上传的图片比作巨幅油画，经canvas画布处理后，缩至便于墙上挂置的尺寸。此举既节省空间，亦增添画面细腻度。
采用Canvas的toDataURL函数，可导出绘制的图像为压缩型数据格式。此函数需指定两个参数：数据输出类型及压缩率。这两项参数的调整，赋予我们调整图像压缩效果的灵活控制权。
四、压缩完成，上传走起
对压缩数据进行相应处理，如上传至服务器。此时，你会发现，重型图片文件显著瘦身，上传效率亦大幅提升。
想象一下，图片上传速度由几分钟缩短至几秒，这不仅优化了用户体验，亦减轻了服务器压力，成效显著。
五、总结与反思
经过一系列操作，我们高效完成了图像的压缩及上传任务。此举不仅优化了用户上传过程，还增强了服务器对高流量处理的适应能力。
未经图片压缩，服务器处理海量大型图像风险崩溃，用户上传速度缓慢，体验不佳。现优化后，流程有序，用户满意，服务器负载减轻。
六、未来展望
自然，图像压缩仅系前端开发的枝节举措。展望未来，我们将拓展更多优化路径，例如采纳更高效压缩技术，或在客户端实施深度预处理。
未来前端开发有望实现智能化，自动识别并优化图片尺寸及类型，从而提升开发效能并优化用户体验。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Document</title>
</head>
<body>
<input id="ipt" type="file" accept="image/jpg, image/png, image/jpeg" />
<p id="exponent"></p>
<script>
//选取DOM元素
const ipt = document.getElementById("ipt");
const exp = document.getElementById("exponent")
//设置图片最大上传尺寸，根据需求来，这里设置为最大1M
const MAXSIZE = 1024 * 1024;
//监听input的change事件
ipt.addEventListener('change', (e) => {
const [file] = e.target.files; //可以获得上传的文件信息
if(!file) {
return
}
const {type:fileType, size:fileSize} = file; //得到上传文件的大小和类型
//图片压缩处理
convertImageToBase64(file,(base64Image) => compress(base64Image,uploadImage));
})
//首先将图片转为base64格式，两个参数，需要转换的文件 回调函数
function convertImageToBase64(file,callback) {
let reader = new FileReader();
reader.addEventListener('load' , (e) => {
const base64Image = e.target.result //这里是得到的base64数据
callback && callback(base64Image); //回调函数去处理得到的base64数据
reader = null; //将reader指向null,便于浏览器回收
})
reader.readAsDataURL(file);
}
//对base64数据进行压缩的函数
function compress(base64Image,callback) {
//设置图片的最大宽和高，根据实际需求来定
let maxW = 1024;
let maxH = 1024;
//将得到的base64数据赋值给一个图片对象，以获得图片的宽高
const image = new Image();
image.addEventListener('load', (e) => {
let ratio; //图片压缩比
let needCompress = false; //是否需要压缩
//maxW < 图片实际宽度时走这里
if(maxW < image.naturalWidth) { //image.naturalWidth获取图片实际宽度
needCompress = true; //需要压缩
ratio = image.naturalWidth / maxW; //得到压缩比例
maxH = image.naturalHeight / ratio; //同比缩放maxH
}
//maxH < 图片实际高度时走这里
if(maxH < image.naturalHeight) {
needCompress = true;
ratio = image.naturalHeight / maxH;
maxW = image.naturalWidth / ratio;
}
if(!needCompress) { //不需要压缩时，将图片宽高赋值给maxW和maxH
maxW = image.naturalWidth;
maxH = image.naturalHeight;
}
const canvas = document.createElement('canvas');
canvas.setAttribute('id', '_compress');
canvas.width = maxW;
canvas.height = maxH;
canvas.style.visibility = 'hidden';
document.body.appendChild(canvas);
const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.clearRect(0, 0, maxW, maxH); //先清掉画布，再绘制新的内容
ctx.drawImage(image, 0, 0, maxW, maxH); //绘制图片
const compressImage = canvas.toDataURL('image/jpeg', 0.9); //将图片输出
const _image = new Image();
_image.src= compressImage;
document.body.appendChild(_image);
const compressRatio = image.src.length / _image.src.length;
exp.innerText = `压缩比为：${compressRatio}`
callback && callback(compressImage); //拿出压缩后的图片，进行上传等操作
canvas.remove();
})
image.src= base64Image;
image.src && document.body.append(image);
}
function uploadImage(file) { //对压缩后的数据进行操作
console.log(file);
}
</script>
</body>
</html>
七、互动时间
您是否遭遇过相似的图片上传困扰？您是如何应对的？敬请于评论区交流您的见解与策略，让我们共同拓宽前端开发的可能性。
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