前端之跨域

前端使用Vue框架解决跨域问题 现在项目开发,都实现前后端分离开发,导致前端向后端发送请求,会出现跨域错误 ;如何解决这个问题? 方法一:后端可以下载cors包,对指定的前端域名允许请求;具体操作可以自行百度; 今天主要介绍的是前端人员不用去麻烦后端人员,就可以通过前端设置实现跨域请求; 方法二:前端设置服务器代理; 本人用的是脚手架vue... 阅读详情

前端之跨域

一、什么是跨域

了解跨域之前先简单了解一下URL的组成以及什么是同源策略

1、URL
http://zengfengzhou.cn/hospital/1000_0
上面这个url相当于
http://zengfengzhou.cn:80/hospital/1000_0

http 协议
zengfengzhou.cn 域名
80 端口号,一般是跟在域名后面,由冒号隔开,浏览器默认80端口号省略
hospital/1000_0 请求路径

2、同源策略

同源(orgin)指的是端口号、协议、域名相同

举个栗子
不同源的情况
localhost:80与localhost:9000  端口号不同
www.baidu.com与www.taobao.com 域名不同
http://localhost:3000与https://localhost:3000 协议不同

在百度控制台中尝试访问自己的资源,可以发现没有发生错误
但是如果访问淘宝的资源的话,可以发现报错,并且也提示了没有允许跨域访问的请求头

image-20210511214248999

3、跨域

根据浏览器制定的同源策略,不是同源情况下也就是不同端口、不同域名、不同协议的数据交互会产生跨域

二、出现跨域后的限制

1、因为Cookie、LocalStorage、SessionStorage都是保存到浏览器端的,而且是同源的,所以这些都不能访问到

2、无法获取资源(CSS、JS、HTML中的DOM)

3、最主要还是无法进行数据交互Ajax

三、怎么解决跨域

1、使用CORS解决

MDN中CORS这样解释

跨源资源共享 (CORS) (或通俗地译为跨域资源共享)是一种基于HTTP 头的机制,该机制通过允许服务器标示除了它自己以外的其它origin(域,协议和端口),这样浏览器可以访问加载这些资源。

这里有人可能会注意到CORS是基于HTTTP请求头的,我们就可以想到,只要在HTTP请求头中添加允许跨域的信息,不就可以解决跨域了吗?

我的回答是:确实

我倾向于在后端添加允许跨域的信息,这样前端就不用配置了,直接把接口拿来用

后端代码处理跨域的全局配置类CorsConfig

@Configuration
public class CorsConfig {

    @Bean
    public CorsWebFilter corsFilter() {
        CorsConfiguration config = new CorsConfiguration();
        config.addAllowedMethod("*"); //允许的请求方法
        config.addAllowedOrigin("*"); //允许的请求源
        config.addAllowedHeader("*"); //允许的请求头
        UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource(new PathPatternParser());
        source.registerCorsConfiguration("/**", config);
        return new CorsWebFilter(source);
    }
}


2、使用JSONP
原生js
<script src="http://zengfengzhou.cn/hospital/1000_0?callback=jsoncallback"></script>
function jsoncallback() {
    //调用接口后的回调函数
    //具体逻辑
}

image-20210512204224660

出现如上图所示,表示成功了

Vue中实现
 	let url = "http://zengfengzhou.cn/hospital/1000_0";
    this.$jsonp(url, {
      params: {
        a: '参数1',
        b: '参数2'
      }
    })
     .then(res => {
        // console.log("回调函数逻辑");
     })
     .catch(error => {
        console.log(error);
    })

3、Nginx反向代理

个人感觉Nginx使用起来非常方便,主要就是一些配置的问题,想要了解具体配置可以看看官方中文档

Nginx中文站

在Nginx.conf配置

server {
    listen       8080; #监听端口号
    server_name  localhost;#域名地址
    root   html;
    location / {
        #请求http://localhost:8080,将该请求转发到域名一
        proxy_pass http://域名一;
    }
    #请求http://localhost:8080/api,将该请求转发到域名二,则保证请求在同一个域,解决跨域问题
    location /api {
        proxy_pass http://域名二/api;
    }
}


前端跨域解决方案(1):什么是跨域? 摘要:URL由协议、认证信息、域名、端口、路径、查询参数和锚点组成,用于定位互联网资源。跨域是因浏览器同源策略引发的安全限制,要求访问资源必须协议、域名、端口相同。常见跨域场景包括前后端分离开发中的端口差异、调用第三方API的域名不同,以及iframe嵌套时的跨域操作限制。理解跨域机制有助于选择合适解决方案,确保开发便利性与用户数据安全。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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