零基础学postMessage:从hello world到安全实践

postMessage从入门到安全实践

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个交互式学习项目,包含5个渐进式示例:1)最简单的消息发送 2)结构化数据传递 3)双向通信 4)跨域限制处理 5)XSS防御实践。每个示例都有可运行的代码区和实时预览,使用AI自动检测用户操作并给出提示,适合完全没接触过postMessage的初学者。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在研究前端跨窗口通信时发现了postMessage这个神奇API,它就像浏览器里的对讲机,能让不同窗口甚至不同域名的页面安全地聊天。作为新手,我记录下这个互动式学习过程,用5个渐进案例带你从入门到实战。

1. 最简单的消息发送

理解基础语法是第一步。postMessage需要两个参数:消息内容和目标窗口的origin(可指定*表示不限制)。通过以下步骤测试:

  1. 打开两个浏览器窗口分别加载同源HTML文件
  2. 在发送方使用window.open()获取接收方窗口引用
  3. 接收方通过window.addEventListener('message')监听事件

注意消息内容只能是字符串,数字等简单类型需要JSON.stringify()转换。

2. 结构化数据传递

实际开发中常需传递对象数据。这个阶段重点在于:

  • 复杂数据序列化时保持结构完整
  • 处理循环引用等特殊数据结构
  • 使用try-catch处理解析错误

建议始终用JSON.parse()的reviver参数做数据校验,避免接收方处理意外格式时崩溃。

3. 双向通信机制

真实场景需要应答机制。关键点包括:

  1. 为每条消息添加唯一ID便于追踪
  2. 接收方处理完成后回传包含原ID的响应
  3. 发送方设置超时机制避免无限等待

可以在消息对象中添加type字段区分请求/响应,类似简易RPC实现。

4. 跨域限制处理

当窗口域名不同时,安全策略开始发挥作用:

  • 必须严格校验event.origin防止恶意站点拦截
  • 敏感操作建议使用特定子域而非通配符*
  • 可配合document.domain解决子域间通信

实际测试发现,IE浏览器对origin校验有特殊行为需要额外处理。

5. XSS防御实战

最后也是最重要的安全环节:

  1. 永远不要直接执行接收到的HTML或脚本
  2. 使用textContent替代innerHTML渲染动态内容
  3. 实现消息白名单机制,过滤非预期格式
  4. 考虑使用MessageChannel建立私有通信管道

曾遇到过一个案例:某网站因直接eval()消息内容导致存储型XSS,这个教训让我养成每次必验数据类型的习惯。


整个实验过程在InsCode(快马)平台完成特别顺畅,它的交互式编辑器能实时看到窗口通信效果,错误提示也很直观。最惊喜的是部署功能——点击按钮就直接生成可分享的演示链接,不用自己搭服务器。对新手来说,这种所见即所得的学习方式比看文档有效率多了。

示例图片

建议自己动手试试这些案例,毕竟postMessage的安全细节只有实操过才能真正掌握。遇到问题可以随时用平台的AI助手咨询,它会给出针对性建议而不是标准答案,这种引导式学习体验真的很棒。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个交互式学习项目,包含5个渐进式示例:1)最简单的消息发送 2)结构化数据传递 3)双向通信 4)跨域限制处理 5)XSS防御实践。每个示例都有可运行的代码区和实时预览,使用AI自动检测用户操作并给出提示,适合完全没接触过postMessage的初学者。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动求解、正向动力控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动求解、正向动力控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动、动力建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动与动力建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

JetRaven12

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值