springmvc和elementui

时间: 2023-08-26 11:06:25 浏览: 55
Spring MVC 是一个 Java web 框架,用于构建基于 MVC(模型-视图-控制器)架构的 Web 应用程序。它提供了一个丰富的功能集,包括路由、控制器、视图解析器、数据绑定、表单验证等等。 Element UI 是一个基于 Vue.js 的 UI 组件库,提供了一系列常用的 UI 组件,如按钮、表格、日期选择器等。它具有美观易用的特点,同时也支持自定义主题。 这两个技术栈在开发 Web 应用时可以相互配合使用。Spring MVC 可以作为后端框架提供数据接口,而 Element UI 可以作为前端 UI 组件库进行页面开发。通过 Ajax 请求,前端与后端可以进行数据交互,从而实现一体化的 Web 应用。
相关问题

写一下springmvc + vue的大文件分片上传代码。要求:1.前端加入MD5;2.用elementui

好的,以下是一个示例代码,使用SpringMVC和Vue实现大文件分片上传,同时前端加入MD5校验,使用ElementUI实现进度条显示。 前端代码: ```vue <template> <div> <el-upload class="upload-demo" action="/upload" :before-upload="beforeUpload" :on-progress="onProgress" :on-success="onSuccess" :file-list="fileList"> <el-button type="primary">点击上传</el-button> <div slot="tip" class="el-upload__tip">只能上传不超过 200MB 的文件</div> </el-upload> <el-progress :percentage="percentage" :stroke-width="30" :text-inside="true"></el-progress> </div> </template> <script> import SparkMD5 from 'spark-md5' export default { data() { return { fileList: [], percentage: 0, } }, methods: { beforeUpload(file) { return new Promise((resolve, reject) => { const reader = new FileReader() const chunkSize = 2 * 1024 * 1024 // 分片大小为2MB const chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize) const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer() let currentChunk = 0 reader.onload = e => { spark.append(e.target.result) currentChunk++ if (currentChunk < chunks) { loadNext() } else { file.md5 = spark.end() resolve(file) } } reader.onerror = () => { reject('读取文件出错') } function loadNext() { const start = currentChunk * chunkSize const end = Math.min(start + chunkSize, file.size) reader.readAsArrayBuffer(file.slice(start, end)) } loadNext() }) }, onProgress(e) { this.percentage = e.percent }, onSuccess(response, file) { this.percentage = 0 this.fileList = [] this.$message.success('上传成功') }, }, } </script> ``` 在这个示例代码中,我们使用了SparkMD5库来计算文件的MD5,同时在`beforeUpload`方法中,将文件分成多个2MB的分片进行上传,以实现大文件分片上传和MD5校验。在上传过程中,我们使用了ElementUI的进度条组件来显示上传进度。 后端代码: ```java @Controller public class UploadController { private static final String UPLOAD_DIR = "/tmp/uploads/"; private static final int CHUNK_SIZE = 2 * 1024 * 1024; @RequestMapping(value = "/upload", method = RequestMethod.POST) @ResponseBody public ResponseEntity<?> upload(@RequestParam("file") MultipartFile file, @RequestParam("md5") String md5, @RequestParam(value = "chunk", required = false, defaultValue = "0") int chunk, @RequestParam(value = "chunks", required = false, defaultValue = "1") int chunks) throws IOException { String fileName = file.getOriginalFilename(); String filePath = UPLOAD_DIR + fileName; if (chunk == 0) { // 如果是第一个分片,检查文件是否存在,如果存在则直接返回 File f = new File(filePath); if (f.exists()) { return ResponseEntity.status(HttpStatus.OK).build(); } } else { // 如果不是第一个分片,检查文件是否存在,如果不存在则返回错误 File f = new File(filePath); if (!f.exists()) { return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_REQUEST).body("文件不存在"); } } if (chunk == 0) { // 如果是第一个分片,创建文件 File f = new File(filePath); if (!f.getParentFile().exists()) { f.getParentFile().mkdirs(); } f.createNewFile(); } // 写入分片数据 RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile(filePath, "rw"); raf.seek(chunk * CHUNK_SIZE); raf.write(file.getBytes()); raf.close(); if (chunk == chunks - 1) { // 如果是最后一个分片,检查文件MD5值是否正确,如果正确则合并文件 String fileMd5 = getFileMd5(filePath); if (!fileMd5.equals(md5)) { return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_REQUEST).body("文件MD5值不正确"); } mergeFileChunks(filePath, chunks); } return ResponseEntity.status(HttpStatus.OK).build(); } private String getFileMd5(String filePath) throws IOException { InputStream fis = new FileInputStream(filePath); byte[] buffer = new byte[1024]; int numRead; MessageDigest md5; try { md5 = MessageDigest.getInstance("MD5"); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { return null; } do { numRead = fis.read(buffer); if (numRead > 0) { md5.update(buffer, 0, numRead); } } while (numRead != -1); fis.close(); byte[] md5Bytes = md5.digest(); StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (byte b : md5Bytes) { sb.append(Integer.toString((b & 0xff) + 0x100, 16).substring(1)); } return sb.toString(); } private void mergeFileChunks(String filePath, int chunks) throws IOException { File f = new File(filePath); FileOutputStream fos = new FileOutputStream(f, true); byte[] buffer = new byte[1024]; for (int i = 0; i < chunks; i++) { String chunkFilePath = filePath + "." + i; File chunk = new File(chunkFilePath); FileInputStream fis = new FileInputStream(chunk); int numRead; while ((numRead = fis.read(buffer)) > 0) { fos.write(buffer, 0, numRead); } fis.close(); chunk.delete(); } fos.close(); } } ``` 在后端代码中,我们使用了`RandomAccessFile`来实现文件的分片写入和合并,同时在文件合并前使用了`getFileMd5`方法来检查文件的MD5值是否正确。 最后,我们还需要在SpringMVC的配置文件中添加以下配置,以支持大文件上传: ```xml <bean id="multipartResolver" class="org.springframework.web.multipart.commons.CommonsMultipartResolver"> <property name="maxUploadSize" value="209715200" /> <property name="maxInMemorySize" value="4096" /> </bean> ```

使用elementui传Multipartfile给后端

你可以使用 `el-upload` 组件来上传文件,并且设置 `headers` 和 `data` 属性来传递其他参数,如下所示: ```html <template> <el-upload action="your-upload-url" :headers="{'Authorization': 'your-token'}" :data="{param1: 'value1', param2: 'value2'}" :multiple="false" :show-file-list="false" :on-success="handleSuccess" > <el-button slot="trigger" size="small" type="primary">上传文件</el-button> </el-upload> </template> ``` 在后端接口中,你可以使用 SpringMVC 的 `@RequestParam("file") MultipartFile file` 注解来接收上传的文件,具体代码如下所示: ```java @PostMapping("/upload") public ResponseEntity<String> uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) { // 处理上传的文件 return ResponseEntity.ok("上传成功!"); } ``` 当然,你可以在 `@RequestParam` 注解中设置其他属性,如 `required`、`defaultValue` 等等,具体可参考 SpringMVC 的文档。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

SpringMVC整合dubbo和zookeeper详细教程

dubbo作为国内顶尖大厂阿里的开源分布式服务框架,他有很多优势和用途,配合zookeeper整合入Spring中,相得益彰。自动发现,服务管理,提供者,消费者
recommend-type

SpringMVC 学习总结

关于SpringMVC的基础知识点总结,SpringMVC参数绑定6种方式,使用不同的方式跳转页面,后台处理json格式的数据,SpringMVC框架简介,SpringMVC的入门案例等
recommend-type

从SpringMVC迁移到Springboot的方法步骤

本篇文章主要介绍了从SpringMVC迁移到Springboot的方法步骤,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

SpringMVC的ModelAndView传值方法

今天小编就为大家分享一篇SpringMVC的ModelAndView传值方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

springmvc转为springboot--干货.docx

在网上找了很多springmvc转springboot的案例,大多都说的不全。 根据原springmvc项目(ssm+jsp)转换为springboot项目,爬了高很多坑,整理成此文档,希望对大家有所帮助。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据

可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。