jquery中ajax的实现

本文介绍如何使用 jQuery 的 $.post 方法实现异步数据加载。通过点击按钮触发请求,从服务器获取菜品数据,并更新页面内容。

通过jquery ajax方法,能够使用http get和http post从远程服务器上请求文本、html、xml或json,同时可以把这些外部数据直接载入网页的被选元素中

常用的方法有如下几种

1、客户端用get方法请求时可以使用$.get(url,[data],[callback],[type])方法

url:待载入页面的url地址

data:待发送key/value参数

callback:载入 成功时的回调函数

type:返回内容格式,xml、html、script、json、text,_default

2、客户端用post方法请求时可以使用$.post(url,[data],[callback],[type])方法

3、比较简单但强大的ajax方法

load(url,[data],[callback])


实例:

点击菜单查询,从数据库中查询出数据后,通过jquery实现异步刷新.

主要思路是在index.jsp页面中点击菜单查询,然后jquery的$.post(url,[data],[callback],[type])方法跳转到QryDishesServlet(一个servlet),实现从数据库查询出菜单数据,然后再从QryDishesServlet把查询出的数据传递到dishshow.jsp页面,然后再dishshow.jsp用表格显示数据,最后$.post()的回调函数将返回dishshow.jsp页面的内容,将其拼接在index.jsp页面指定的位置。

在index.jsp页面中的<body></body>中的关键代码如下

<body>
    <button>显示菜单</button>
    <div id="query_dishes"></div>
  </body>

然后用jquery实现异步刷新

<script type="text/javascript">
//菜单查询
$("button").click(function(){
//发起一个请求
$.post("<%=basePath%>servlet/QryDishesServlet",//跳转到查询数据库中dish的servlet页面
{},function(data){
$("#query_dishes").empty(); //清空
$("#query_dishes").html(data);
});

});
</script>

在QryDishesServlet中的关键代码如下

public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws ServletException, IOException {
//获取数据
DishInfoDao dao=DAOFactory.createDishInfoDao();
List<DishInfo> dishInfo=dao.getAllDishInfo();


request.setAttribute("dishInfo", dishInfo);

//跳转到dishshow.jsp页面
request.getRequestDispatcher("/jsp/querydishinfo.jsp").forward(request, response);


}

在dishshow中关键代码如下

<%
List<DishInfo> dishs = (List<DishInfo>) request.getAttribute("dishInfo");
%>

<table id="customers">
<tr>
<th>菜品编号</th>
<th>菜品名称</th>


<th>菜品价格</th>
</tr>
<%
for (int i = 0; i < dishs.size(); i++) {
%>
<tr>
<td><%=dishs.get(i).getDishID()%></td>
<td><%=dishs.get(i).getName()%></td>
<td><%=dishs.get(i).getPrice() %></td>
</tr>
<%
}
%>


</table>



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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