iOS OC与js的交互

本文介绍如何使用WebJavascriptBridge插件实现Objective-C与JavaScript之间的交互。文章详细讲解了通过send和callHandler方法进行双向通信的过程,并展示了如何在iOS应用中集成UIWebView以支持这种交互。

第三方插件 WebJavascriptBridge 可以方便实现oc与js的交互

首先,要在控制器的.h文件当中实现浏览器控件的协议<UIWebViewDelegate>,在.m方法当中,WebViewJavascriptBridge并没有直接复写代理方法,而是这样实现的:

先声明一个对象

@property WebViewJavascriptBridge* _bridge;

<pre name="code" class="objc"><pre name="code" class="objc" style="color: rgb(70, 70, 70); line-height: 18px;">- (void)viewDidLoad {

UIWebView* webView = [[UIWebView alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 320, 400)];
    [self.view addSubview:webView];
    //开启调试信息
     [WebViewJavascriptBridge enableLogging];
    
    //响应JS通过send发送给OC的消息
    _bridge = [WebViewJavascriptBridge bridgeForWebView:webView webViewDelegate:self handler:^(id data, WVJBResponseCallback responseCallback) {
        NSLog(@"ObjC received message from JS: %@", data);
         responseCallback(@"Response for message from ObjC");
    }];
     
     //响应JS通过callhandler发送给OC的消息
     [_bridge registerHandler:@"testObjcCallback" handler:^(id data, WVJBResponseCallback responseCallback) {
        NSLog(@"testObjcCallback called: %@", data);
         responseCallback(@"Response from testObjcCallback");
    }];
}

这个框架定义了两种OC和JS之间通信的方式,一种是send,发送一条消息,另一种是通过一个key调用callHandler,注意上方红色的方法,这两个方法接收js返回回来的data并显示,之后调用那个了responseCallback方法,给js回发一条消息,也就是回调。

OC可以相应JS发来的消息,也可以主动给JS发消息,Demo当中提取了两个方法:

 1 //OC调用send给JS发消息
 2 - (void)sendMessage:(id)sender {
 3     [_bridge send:@"A string sent from ObjC to JS" responseCallback:^(id response) {
 4         NSLog(@"sendMessage got response: %@", response);
 5     }];
 6 }
 7 
 8 //OC调用callHandler给JS发消息
 9 - (void)callHandler:(id)sender {
10     id data = @{ @"greetingFromObjC": @"Hi there, JS!" };
11     [_bridge callHandler:@"testJavascriptHandler" data:data responseCallback:^(id response) {
12         NSLog(@"testJavascriptHandler responded: %@", response);
13     }];
14 }
其中在JS端,可以有多个handler,所以callHandler需要一个key来寻找指定方法。responseCallback用于响应JS处理完毕后对OC的回调。
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)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,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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