使用js判断文件类型的场景

在开发纯前端基于react框架的文件预览组件时，需要根据不同的文件类型，分发给不同的组件去完成预览。网上已有的开源项目通常是通过传递文件名参数，通过后缀名字符串匹配区分文件类型。
但是这种做法需要用户传递准确文件名称与后缀名，如果你的文件是从服务端获取的，也同样要求后端开发准确拥有这些信息。可是，如果能直接从文件流中判断出文件类型的话，文件名参数完全可以省略，就能实现预览效果，对用户或是服务端的依赖就大大降低了。
这个文件预览项目与本文实现的功能函数github地址，都放在文件末尾了。目前实现了react框架pdf,xls,xlsx,docx这几种格式的预览，其中pdf预览实现了toolbar的基础操作功能。欢迎批评交流，如果有帮到你，请帮我点亮star吧。

方法特点

网络上很多方法仅仅通过文件流的头部编码，只能区分文件属于Microsoft2003规范(doc,xls,ppt)或Microsoft2007规范(docx,xlsx,pptx)，但是对同一版本内部的具体类型是无法区分的。因为Microsoft2007规范的docx,xlsx,pptx等格式，本质上都是zip类型的文件，文件流开头的几位16进制数都是统一的“0x50,0x4b,0x03,0x04,…”。本方法在区分这两类规范的基础上进行了扩展，能有效识别各个规范下的具体文件类型。

输入输出

输入：文件的arrayBuffer数据
输出：‘file2003,file2007,pdf,doc,docx,xls,xlsx,ppt,pptx,other’之一。

方法步骤

1. 查看每种格式文件的16进制码，提取不同文件类型的“特征数”。

这一步用vscode就能完成。首先可以安装一款Hex Editor插件，用来展示16进制文件流。
在这里插入图片描述
把文件放到vscode中打开，左边是文档的16进制码(0x25,0x50…)，右边是将16进制数转换成的ascii码(通过String.fromCharCode就可以转换)。这种模式可以直观地看到每个文件的关键词信息。

pdf文件的开头几个数字是唯一的，因此只要拿到文件流，很好判断一定是pdf文件。
文件头出现的关键词
docx,xlsx,pptx文件的文件头标识信息是一样的，通过这几位固定数字能判断出来是Microsoft2007新标准的文件。
在这里插入图片描述

但是这些文件的结尾位置也出现了关键词，而且是每种类型唯一的，因此不仅可以获取文件头，也可以专门获取文件尾部的一段数据来判断。
下图是docx文件 docx文件在结尾位置出现的关键词

下图是xlsx文件，关键词是/worksheets 在这里插入图片描述
同理，pptx文件的关键词是ppt/，也出现在文件结尾位置。
Microsoft2003规范的文件开头，都是统一的’d0’, ‘cf’, ‘11’, ‘e0’。
xls的关键词是Microsoft Excel。
doc的关键词是Microsoft Word。
ppt的关键词是PowerPoint Document。

下面的工作就是，获取文件流的不同位置的数据，放在一个数组中，来判断这个数组是否包含以上含有特征的16进制数。

2. 先判断大类型，在具体大类下判断小类型

1)需要整理一下刚刚总结的各个格式与特征数的对应关系，整理成json格式。

//大类
const formatMap = {
    'pdf': ['25', '50', '44', '46'],`在这里插入代码片`
    'file2003': ['d0', 'cf', '11', 'e0'],
    'file2007': ['50', '4b', '03', '04', '14', '00', '06', '00'],
}
//区分xlsx,pptx,docx三种格式的特征数。通过每个文件末尾的关键词检索判断
const format2007Map = {
    xlsx: ['77', '6f', '72', '6b', '73', '68', '65', '65', '74', '73', '2f'],// 转换成ascii码的含义是 worksheets/
    docx: ['77', '6f', '72', '64', '2f'],// 转换成ascii码的含义是 word/
    pptx: ['70', '70', '74', '2f'],// 转换成ascii码的含义是 ppt/
}
//区分xls,ppt,doc三种格式的特征数，关键词同样出现在文件末尾
const pptFormatList = ['50', '6f', '77', '65', '72', '50', '6f', '69', '6e', '74', '20', '44', '6f', '63', '75', '6d', '65', '6e', '74'];// 转换成ascii码的含义是 PowerPoint Document
const format2003Map = {
    xls: ['4d', '69', '63', '72', '6f', '73', '6f', '66', '74', '20', '45', '78', '63', '65', '6c'],// 转换成ascii码的含义是 Microsoft Excel
    doc: ['4d', '69', '63', '72', '6f', '73', '6f', '66', '74', '20', '57', '6f', '72', '64'],// 转换成ascii码的含义是 Microsoft Word
    ppt: pptFormatList.join(',00,').split(',')
}
//xls格式的文件还有一种例外情况，就是保存为.html格式的文件。特征码是office:excel
let xlsHtmlTarget = ['6f', '66', '66', '69', '63', '65', '3a', '65', '78', '63', '65', '6c'];

2)把arraybuffer数据先使用Unit8Array转换成数组，再转化成16进制（为便于比较，省略了’0x’，只保留后两位）。同时，我们每次运算不需要使用全部的数组数据，而是找到对应位置的一部分，所以通过slice方法来截取我们期望位置的数组。

这里要说明，具体应该截取文件的什么位置，是打开若干个文件之后估计的大概范围，这个范围越大，匹配的成功率越高，但是要在数组遍历的效率之间做一个平衡。不排除有一些文件因为标准兼容的问题，关键词出现的位置跟我们截取的位置不一样，导致最后判断错误的可能性。

 //截取部分数组，并转化成16进制
function getSliceArrTo16(arr, start, end) {
    let newArr = arr.slice(start, end);
    return Array.prototype.map
        .call(newArr, (x) => ('00' + x.toString(16)).slice(-2));
}
//判断arr数组是否包含target数组，且不能乱序。如果数组比较小，直接将两个数组转换成字符串比较。
//在数组长度大于500的情况下，写了如下方法来提高检索的效率:
function isListContainsTarget(target, arr) {
    let i = 0;
    while (i < arr.length) {
        if (arr[i] == target[0]) {
            let temp = arr.slice(i, i + target.length);
            if (temp.join() === target.join()) {
                return true
            }
        }
        i++;
    }
}

具体的判断方法：

export default function getFileTypeFromArrayBuffer(arrayBuffer) {
	try {
        if (Object.prototype.toString.call(arrayBuffer) !== '[object ArrayBuffer]') {
            throw new TypeError("The provided value is not a valid ArrayBuffer type.")
        }
        let arr = new Uint8Array(arrayBuffer);
		let str_8 = getSliceArrTo16(arr, 0, 8).join('');  //只截取了前8位
		//为了简便，匹配的位置索引我选择在代码里直接固定写出，你也可以把相应的索引配置在json数据里。
		//第一次匹配，只匹配数组前八位，得到大范围的模糊类型
		let result = '';
		for (let type in formatMap) {
		    let target = formatMap[type].join('');
		    if (~str_8.indexOf(target)) { //相当于(str_8.indexOf(target) !== '-1')
		        result = type;
		        break;
		    }
		}
		
		if (!result) {
			//第一次匹配失败，不属于file2003,file2007,pdf。有可能是html格式的xls文件
			//通过前50-150位置判断是否是xls
		    let arr_start_16 = getSliceArrTo16(arr, 50, 150);
		    if (~(arr_start_16.join('').indexOf(xlsHtmlTarget.join('')))) {
		        return 'xls';
		    }
		    return 'other';
		}
		if (result == 'pdf') {
		     return result;
		 }
		 if (result == 'file2007') {
		     //默认是xlsx,pptx,docx三种格式中的一种，进行第二次匹配.如果未匹配到，结果仍然是file2007
		     let arr_500_16 = getSliceArrTo16(arr, -500);
		     for (let type in format2007Map) {
		         let target = format2007Map[type];
		         if (isListContainsTarget(target, arr_500_16)) {
		             result = type;
		             break;
		         }
		     }
		     return result;
		 }
		 if (result == 'file2003') {
		     let arr_end_16 = getSliceArrTo16(arr, -550, -440);
		     for (let type in format2003Map) {
		         let target = format2003Map[type];
		         //通过倒数440-550位置判断是否是doc/ppt/xls
		         if (~(arr_end_16.join('').indexOf(target.join('')))) {
		             result = type;
		             break
		         }
		     }
		     return result;
		 }
		//未匹配成功
		return 'other';

    }
        
}