JavaScript设计模式(九)【代理模式】

本文介绍了一种网站统计方法,通过自定义统计函数实现数据收集,并探讨了跨域代理技术,使用iframe和form表单实现不同域名间的数据传递,解决跨域问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

站长统计

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>站长统计</title>
</head>
<body>
<script>
    //统计代理
    var Count = (function() {
        //缓存图片
        var _img = new Image();
        //返回统计函数
        return function(param) {
            //统计请求字符串
            var str = 'http://www.count.com/a.gif?';
            //拼接请求字符串
            for (var i in param) {
                str += i + '=' + param[i];
            }
            //发送统计请求
            _img.src = str;
        }
    })();

    window.onload = function() {
        //测试用例,统计num
        Count({ num: 10 });
    }
</script>
</body>
</html>

3.代理模板.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>代理模板 X域被代理页面A</title>
</head>
<body>
<script>
    function callback(data) {
        console.log('成功接收数据', data);
    }
</script>
<iframe name="proxyIframe" id="proxyIframe" src=""></iframe>
<form action="4.代理模板.html" method="post" target="proxyIframe">
    <input type="text" name="callback" value="callback">
    <input type="text" name="proxy" value="4.代理模板.html">
    <input type="submit" value="提交">
</form>
</body>
</html>

4.代理模板.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>代理模板 X域代理页面B</title>
</head>
<body>
<script>
    window.onload = function() {
        //如果不在A页面返回,不执行
        if (top == self) return;
        //获取并解析searcher中的数据
        var arr = location.search.substr(1).split('&'),
            //预定义函数名称以及参数集
            fn,
            args;
        for (var i = 0, len = arr.length, item; i < len; i++) {
            //解析searcher中的每组数据
            item = arr[i].split('=');
            //判断是否为回调函数
            if (item[0] == 'callback') {
                //设置回调函数
                fn = item[1];
            } else if (item[0] == 'arg') {
                args = item[1];
            }
        }
        try {
            //执行A页面中预设的回调函数
            eval('top.' + fn + '("' + args + '")');
        } catch (e) {
        }
    }
</script>
</body>
</html>
内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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