背景
因为中文的博大精深,以及早期文件编码的不统一,造成了现在可能碰到的文件编码有gb2312
、gbk
、gb18030
、utf-8
、big5
等。因为编解码的知识比较底层和冷门,一直以来我对这几个编码的认知也很肤浅,很多时候也会疑惑编码名到底是大写还是小写,英文和数字之间是不是需要加“-”,规则到底是windows定的还是国家定的等等。
我肤浅的认知如下:
编码 | 说明 |
---|---|
gb2312 | 最早的简体中文编码,还有海外版的hz-gb-2312 |
big5 | 繁体中文编码,主要用于台湾地区。小时候有些繁体中文游戏乱码,都是因为big5编码和gb2312编码的识别混乱导致 |
gbk | 简体+繁体,我就当它是gb2312+big5,向下兼容,在解码时我一般选择该编码,因为打的字少。后来了解到,这个就是windows帮中国“好心的”扩展了中文编码,致使编码库又多了个新成员 |
gb18030 | gb家族的新版,向下兼容,国家标准,现在中文软件都理应支持的编码格式,文件解码的新选择 |
utf-8 | 不解释了,国际化编码标准,html现在最标准的编码格式。注:windows上的文本编辑器用到的utf-8是带BOM的 |
BOM
当使用windows记事本保存文件的时候,编码方式可以选择ANSI(通过locale判断,简体中文系统下是gb家族)、Unicode、UTF-8等。那文件打开的时候,系统是如何判断该使用哪种编码方式呢?
答案是:windows(例如:简体中文系统)在文件头部增加了几个字节以表示编码方式,三个字节(0xef, 0xbb, 0xbf)表示utf8;两个字节(0xff, 0xfe或者0xfe, 0xff)表示unicode;无表示gbk。
值得注意的是,由于BOM不表意,在解析文件内容的时候应该舍弃,不然会造成解析出来的内容头部有多余的内容。
unicode
unicode由于设计之初的种种外因、内因,应用不广,我也了解不多,就简单说明下:
- utf系列是unicode的实现
- 设计强制使用两个字节表示所有字符,在英文场景下造成极大的浪费。相对的,utf-8以一个字节表示英文
- 上小节提到有两种方式表示unicode,分别是LE和BE。这个表示字节序,分别表示字节是从低位/高位开始(因为每个字符都用到2个字节,而且相反的顺序能映射到不同的字符)。node的Buffer API中基本都有相应的2种函数来处理LE、BE:
buf.readInt16LE(offset[, noAssert])
buf.readInt16BE(offset[, noAssert])
后端解码
我第一次接触到该类问题,使用的是node处理,当时给我的选择有node-iconv(系统iconv的封装)以及iconv-lite(纯js)。由于node-iconv涉及node-gyp的build,而开发机是windows,node-gyp的环境准备以及后续的一系列安装和构建,让我这样的web开发人员痛(疯)不(狂)欲(吐)生(嘈),最后自然而然的选择了iconv-lite。
解码的处理大致示意如下:
const fs = require('fs')
const iconv = require('iconv-lite')
const buf = fs.readFileSync('/path/to/file')
// 可以先截取前几个字节来判断是否存在BOM
buf.slice(0, 3).equals(Buffer.from([0xef, 0xbb, 0xbf])) // utf8
buf.slice(0, 2).equals(Buffer.from([0xff, 0xfe])) // unicode
const str = iconv.decode(buf, 'gbk')
// 解码正确的判断需要根据业务场景调整
// 此处截取前几个字符判断是否有中文存在来确定是否解码正确
// 也可以反向判断是否有乱码存在来确定是否解码正确
// 正则表达式内常见的\u**就是unicode编码
/[\u4e00-\u9fa5]/.test(str.slice(0, 3))
前端解码
随着ES20151的浏览器实现越来越普及,前端编解码也成为了可能。以前通过form表单上传文件至后端解析的流程现在基本可以完全由前端处理,既少了与后端的网络交互,而且因为有界面,用户体验上更直观。
一般场景如下:
const file = document.querySelector('.input-file').files[0]
const reader = new FileReader()
reader.onload = () => {
const content = reader.result
}
reader.onprogerss = evt => {
// 读取进度
}
reader.readAsText(file, 'utf-8') // encoding可修改
支持的encoding列表2。这里有一个比较有趣的现象,如果文件包含BOM,比如声明是utf-8编码,那指定的encoding会无效,而且在输出的内容会去掉BOM部分,使用起来更方便。
如果对编码有更高要求的控制需求,可以转为输出TypedArray:
reader.onload = () => {
const buf = new Uint8Array(reader.result)
// 进行更细粒度的操作
}
reader.readAsArrayBuffer(file)
获取文本内容的数据缓冲以后,可以调用TextDecoder继续解码,不过需要注意的是获得的TypedArray是包含BOM的:
const decoder = new TextDecoder('gbk')
const content = decoder.decode(buf)
如果文件比较大,可以使用Blob的slice来进行切割:
const file = document.querySelector('.input-file').files[0]
const blob = file.slice(0, 1024)
文件的换行不同操作系统不一致,如果需要逐行解析,需要视场景而定:
- Linux: \n
- Windows: \r\n
- Mac OS: \r
注意:这个是各系统默认文本编辑器的规则,如果是使用其他软件,比如常用的sublime、vscode、excel等等,都是可以自行设置换行符的,一般是\n或者\r\n。
前端编码
可以使用TextEncoder将字符串内容转换成TypedBuffer:
const encoder = new TextEncoder()
encoder.encode(String)
值得注意的是,从Chrome 53开始,encoder只支持utf-8编码3,官方理由是其他编码用的太少了。这里有个polyfill库,补充了移除的编码格式。
前端生成文件
掌握了前端编码,一般都会顺势实现文件生成:
const a = document.createElement('a')
const buf = new TextEncoder()
const blob = new Blob([buf.encode('我是文本')], {
type: 'text/plain'
})
a.download = 'file'
a.href = URL.createObjectURL(blob)
a.click()
// 主动调用释放内存
URL.revokeObjectURL(blob)
这样就会生成一个文件名为file.txt,后缀由type决定。使用场景一般会包含导出csv,那只需要修改对应的MIME type:
const blob = new Blob([buf.encode('第一行,1\r\n第二行,2')], {
type: 'text/csv'
})
一般csv都是由excel打开的,这时候发现第一列的内容都是乱码,因为excel沿用了windows判断编码的逻辑,当发现无BOM时,采用gb18030编码进行解码而导致内容乱码,这时候只需要加上BOM即可:
const blob = new Blob([new Uint8Array([0xef, 0xbb, 0xbf]), buf.encode('第一行,1\r\n第二行,2')], {
type: 'text/csv'
})
// or
const blob = new Blob([buf.encode('\ufeff第一行,1\r\n第二行,2')], {
type: 'text/csv'
})
这里针对第二种写法稍微说明下,上文说过utf-8编码是unicode编码的实现,所以通过一定的规则,unicode编码都可以转为utf-8编码。而表明unicode的BOM转成utf-8编码其实就是表明utf-8的BOM。
附: