用iframe做伪ajax上传文件

本文介绍了一种利用iframe实现类似Ajax效果的文件上传方法。通过设置form表单的target属性指向一个隐藏的iframe,可以实现在不刷新页面的情况下上传文件,并通过回调函数处理上传结果。
由于ajax无法发送带有文件的post请求。因此为了打到ajax效果,需要借助iframe。 
原文地址
Html代码   收藏代码
  1. <form id="formImg" action="uploadImg"  method="post"  target="hidden_frame" enctype="multipart/form-data">  
  2.    <div class="fromtrs">  
  3.       <label>[i]*[/i]活动海报:</label>  
  4.       <input id="AidImg" class="sstp" type="file" name="AidImg" onchange="uploadImg()"/>    
  5.       <div class="sjjt" style="display:none;" id="imgError">  
  6.       <div class="bzsj_left"></div>活动海报不可为空</div>  
  7.    </div>  
  8. </form>   
  9. <iframe style="display:none" name='hidden_frame' id="hidden_frame"></iframe>  
  10. <div class="fromtrs">  
  11.    <img id="img" src="" width="80" height="80"/>  
  12. </div>  

form表单中action正常填写处理文件上传的操作。target填写一个隐藏的iframe。 
这样表单提交之后,文件会被上传,但是页面却不会刷新,因为表单提交后被刷新页面为隐藏的iframe,因此用户看到的效果和ajax处理的效果是一样的。 

现在看到的效果是和ajax一样了,但是ajax是有返回值的。但是现在我们值刷新了iframe页面,却没有ajax的返回值,不知道操作到底是成功了还是失败了。因此需要在页面中写一个js的callback方法,然后在处理上传操作成功后来调用这个callback方法。 

这个例子是php做的文件处理,其他语言同理。 
Php代码   收藏代码
  1. public function uploadImg()   
  2. {  
  3.     try{  
  4.         if($_FILES["AidImg"]["size"]!=0)  
  5.         {  
  6.             $uploadPath = MB_ROOT_DIR . "/pic";  
  7.             if ($_FILES["AidImg"]["size"] < 1024 * 1024 * 2) {  
  8.                 if ($_FILES["AidImg"]["error"] > 0) {  
  9.                     error($_FILES["AidImg"]["error"],"index.php/Campaign/campaignPublish");  
  10.                 } else {  
  11.                     $suffix = substr($_FILES["AidImg"]["name"], strrpos($_FILES["AidImg"]["name"], '.') + 1);  
  12.                     $imgDate=date("YmdHis");  
  13.                     $name = $imgDate . rand("1000""9999") . "." . $suffix;  
  14.                     if (!is_dir($uploadPath)) {  
  15.                         mkdir($uploadPath);  
  16.                     }  
  17.                     if (move_uploaded_file($_FILES["AidImg"]["tmp_name"], $uploadPath . "/" . $name)) {  
  18.                         $pf = new IBPostFile(UPLOAD_IMAGE_URL,UPLOAD_IMAGE_PORT);  
  19.                         $pf->setFile("AidImg"$uploadPath . "/" . $name);  
  20.                         $pf->sendRequest();  
  21.                             $imgUrl = $pf->getResponse();  
  22.                     }  
  23.                 }  
  24.             } else {  
  25.                     echo "<script>parent.callback('图片大小不能超过2M',false)</script>";  
  26.                 return;  
  27.             }  
  28.         }  
  29.     }  
  30.     catch(Exception $e)  
  31.     {  
  32.         echo "<script>parent.callback('图片上传失败',false)</script>";  
  33.         return;  
  34.     }  
  35.     echo "<script>parent.callback('$imgUrl',true)</script>";  
  36. }  


echo "<script>parent.callback('图片上传失败',false)</script>"; 
这句花,调用了iframe的父页面的callback方法。并且将一些信息作为参数传进了callback方法。 


Javascript代码   收藏代码
  1. function uploadImg()  
  2. {  
  3.     var names=$("#AidImg").val().split(".");  
  4.     if(names[1]!="gif"&&names[1]!="GIF"&&names[1]!="jpg"&&names[1]!="JPG"&&names[1]!="png"&&names[1]!="PNG")  
  5.     {  
  6.         $("#imgError").html("<div class='bzsj_left'></div>"+"海报必须为gif,jpg,png格式");  
  7.         $("#imgError").show();  
  8.         return;  
  9.     }  
  10.     $("#formImg").submit();  
  11. }  
  12.   
  13. function callback(message,success)  
  14. {  
  15.     if(success==false)  
  16.     {  
  17.         $("#imgError").html("<div class='bzsj_left'></div>"+message);  
  18.         $("#imgError").show();  
  19.     }  
  20.     else{  
  21.         $("#imgError").hide();  
  22.         var paths=message.split("/");  
  23.         $("#img").attr("src",message);  
  24.         $("input[name='imgUrl']").val(paths[paths.length-1]);  
  25.     }  
  26. }  


这里是页面的callback方法,接受了上传图片处理后返回的结果。 

这样,就用iframe模拟了ajax来上传文件。
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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