为ExtJS添加超时跳转

这篇文章大部分内容是从其他地方看到的,只是自己添加了些内容。

对于普通的http请求,可以通过拦截器判断session超时,然后跳转到登录页面;但是对于Ajax请求,则不会如期待的那样自动转到登录页面,若想实现,必须特殊处理。
不论是普通http请求还是ajax请求,都可以通过拦截器来将请求捕获,而且区分这两种请求在于头部信息的不同:普通http请求的header参数中没有x-requested-with:XMLHttpRequest头信息,而异步的有。

个人呢认为Ext的Ajax请求分为这么几种,Ext.Ajax类、Ext.data.Connection类、Ext.data.HttpProxy类,其中Ext.Ajax类是对Ext.data.Connection类封装的单一实例,Ext.data.HttpProxy内部引用的还是Ext.Ajax类,所以我们需要为Ext.data.Connection类设置统一的超时处理。

我在Ext.data.Connection的源码中直接为其添加个监听,让它在发生异常时实现跳转

listeners:{
'requestcomplete':{
fn:function(conn,response,options){
if(response.getResponseHeader.sessionstatus){
window.location.href='error.jsp';
}
}
}
},


Action中拦截器的处理和原来几乎一样,只是在超时的处理上添加一个分支

if (request.getHeader("x-requested-with") != null
&& request.getHeader("x-requested-with").equalsIgnoreCase(//ajax超时处理
"XMLHttpRequest")) {
response.addHeader("sessionstatus", "timeout");
}else{//http超时的处理
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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