HTML5 实现 DragDrop

本文深入解析了HTML5的DragDrop事件,包括拖动开始、拖动中、拖动结束以及放置事件的顺序和用法。同时讨论了不同浏览器如Chrome、IE、Safari和Firefox的兼容性问题,以及如何通过特定代码实现跨浏览器的DragDrop功能。

DragDrop 看似简单,实现起来却不大容易。 HTML5 已经提供了用于支持 DragDrop 的事件。使用这些事件可以方便实现 dragdrop。介于有些朋友对 HTML5 的 dragdrop 不熟,在这里先介绍下标准的 dragdrop 。

dragdrop 不是新物,早在 IE4 就有了。但那时只是 IE 的独家技能,所以标准浏览器不支持此事件,现在 HTML5 采用了 IE 的方法,故目前最新版浏览器都支持 DragDrop 。

DragDrop 是 Drag (拖动) Drop(放下) 两个操作。

为实现 Drag ,需要知道以下的事件:

  • dragstart - 拖动开始事件
  • drag - 拖动时,这个事件不断出现
  • dragend - 拖动结束事件

 

为实现 Drop,需要知道以下的事件:

  • dragenter - 拖到当前区事件
  • dragover - 拖到当前区时,不断出现
  • dragleave - 拖出事件
  • drop - 在当前区停下事件

 

假如拖动一个元素到另一个元素, 发生事件的顺序为:

 

dragstart - drag (不断) - [ dragenter - dragover/drag (交替) - dragleave/drop - ] dragend

拖动事件的参数 e, 有个成员 dataTransfer , 表示当前拖动的数据。

 

默认下, img 和 a 标签可拖到。如果需要其它节点也支持拖动,必须指明  draggable="true" 。

 

 

根据上文,你肯能会写这样的代码:

 

 

 

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< div  id = "et" >拖动委托层</ div >
< div  id = "drag"  draggable = "true" >
    被拖动
</ div >
< div  class = "asd"  id = "zone" >
    拖动区域< br >  </ div >
< script >
    $('drag').on('dragstart', function(e){
         console.log(e.type);
    }).on('drag',  function(e){
        console.log(e.type);
    }).on('dragend',  function(e){
        console.log(e.type);
    });
  </ script >

但这个代码只能在 Chrome 正常执行。

对于 IE, 则需要先选择字,然后拖。

对于 Safari, 需加如下代码:

 

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< style >
        [draggable = true] {
             -khtml-user-drag: element;
         }
</ style >

对于 Firefox, 除了加上面的代码,还需加

 

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function  dragstart(e){
    e.dataTransfer.setData( 'Text' , this .id);  // 火狐必须加这句
}

目前,各浏览器对 DragDrop 的支持不同。老浏览器也不支持 DragDrop 。

 

所以,必须找一个和谐的办法。

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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