NodeJS:字符串和base64相互转换

简介: NodeJS:字符串和base64相互转换

nodejs不支持使用atob和btoa 进行字符串base64转换

/**
 * string转为base64
 */
function stringToBase64(str) {
  return new Buffer.from(str).toString("base64");
}
/**
 * base64转字符串
 */
function base64ToString(b64) {
  return new Buffer.from(b64, "base64").toString();
}

示例

// 转为base64
var str1 = "aaabbbccc";
console.log(stringToBase64(str1));
// base64反解析为字符串
var str2 = "YWFhYmJiY2Nj";
console.log(base64ToString(str2));

参考

nodejs对字符串进行base64转换和解析

相关文章
|
前端开发
VUE3.0 在父子组件中相互触发组件的函数方法
VUE3.0 在父子组件中相互触发组件的函数方法
672 0
|
26天前
|
存储 NoSQL 安全
用 Java 接入大模型(五):多轮对话的上下文怎么管
本文深入剖析多轮对话的核心误区:大模型本身无记忆,所谓“遗忘”实为上下文管理失当。从messages结构化封装、token精准截断策略,到Redis会话存储与三步排错法,系统讲解如何可靠构建长程对话能力。
185 7
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
阿里云大模型特惠活动:订阅Token Plan享专属权益,节省计划4.5折起
本文以Qwen3.8-Max大模型发布为契机,详解阿里云大模型特惠活动全权益:全模型通享节省计划低至4.5折,覆盖150余款直供模型;Token Plan个人/团队双版本灵活订阅,支持多Agent并发;同步集结千问旗舰模型、万相视觉生成等多模态资源包,搭配电商营销等开箱即用场景,叠加新客100万Tokens免费福利,帮助个人与企业低成本落地AI生产力。
|
4月前
|
SQL 数据采集 自然语言处理
企业做智能问数,最推荐的分阶段实施路径是什么?
本文提出企业智能问数分阶段实施的核心判断框架,强调“可控复杂化”理念:以本体语义层路线为优选路径,分三阶段推进——语义建模筑基、业务知识校准、运营机制固化。适用于央国企、多系统复杂组织及有长期扩展需求的企业,但需匹配数据治理基础与语义治理能力。
|
6月前
|
Java 调度 C++
深入拆解Java线程:生命周期流转与核心方法底层原理
Java线程是并发编程核心,其生命周期含NEW、RUNNABLE、BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING、TERMINATED六种状态,配合interrupt()、wait()/notify()、join()等方法实现协作与控制,掌握状态转换与原理是编写高效稳定并发程序的基础。
371 1
|
7月前
|
云安全 人工智能 安全
玄晶引擎XgenCore Works V2.8.1升级解析 RPA场景化赋能+代理模式全新落地
玄晶引擎XgenCore Works发布V2.8.1版:强化RPA社媒自动化(视频号/朋友圈24小时智能发布)、优化纯原声视频制作,并推出低门槛代理模式,支持卡密管理、终端绑定与自主定价,兼顾技术稳定性与商业可行性,深度适配阿里云生态。
442 4
|
8月前
|
人工智能 安全 网络安全
2026年OpenClaw(Clawdbot)及skills零基础部署攻略:从极速上手到企业级落地
2026年,AI自动化工具迎来全民普及浪潮,OpenClaw(原Clawdbot、Moltbot)凭借“自然语言驱动+任务自动化执行”的核心优势,成为个人与轻量团队搭建专属AI助手的首选方案。这款开源AI代理与自动化平台,彻底打破了传统AI“只说不做”的局限,能够直接执行系统命令、操作文件、控制浏览器、管理邮件,真正成为7×24小时不间断工作的“数字员工”。
678 1
|
9月前
|
敏捷开发 人工智能 程序员
备考像“开荒”却没地图?用这条AI指令给大纲做个CT扫描,3分钟生成通关攻略
面对厚重的考试教材无从下手?本文提供一套基于逆向教学设计的AI指令,能将复杂的考试大纲瞬间转化为带权重、有路径的“作战地图”。拒绝盲目努力,用AI开启上帝视角,精准攻克重难点。
713 5
|
9月前
|
存储 弹性计算 缓存
2026阿里云 ECS 经济型 e 实例(ecs.e-c1m4.2xlarge)性能测评:8 核 32G 配置解析
阿里云 ECS 经济型 e 实例(ecs.e-c1m4.2xlarge)8 核 32G 配置,以 “低成本 + 大内存” 为核心优势,适合预算有限的个人开发者与小微企业,用于轻负载中型业务或临时任务。其核心局限在于 CPU 共享调度导致的性能波动,及存储 I/O 上限,无法满足高性能与高稳定性需求。用户选型时需明确业务负载特性,优先通过包年包月与折扣券控制成本,若业务增长后性能不足,可升级至同系列更高配置或切换至独享型实例,确保服务持续稳定运行。
|
10月前
|
人工智能
# 用Prompt Engineering高效生成合规Amazon包类套图
利用Prompt Engineering,仅需1张实拍图+产品参数,即可高效生成符合Amazon美国站合规要求的包类套图。通过结构化提示词,明确主图、卖点、场景等6类图片职责,确保每张图精准传达信息,避免AI篡改产品细节,实现低成本、可复用、规模化出图,大幅提升上架效率。