父级隐藏时子级高度获取

今天同事碰到了一个在iframe中自适应高度的问题,描述如下:


有2个iframe 一个iframe是父级是隐藏的一个默认是显示的(其实就是个tab选项卡示例,tab的内容是iframe载入的),这个时候这2个iframe要自适应高度,但是第二个默认隐藏的iframe却怎么都不会获取到高度。

因为如果父容器设为隐藏,子容器宽高设为自适应(这里iframe默认肯定是自适应的)这个时候js肯定是无法取到这个子元素的高度的,有人说jquery可以,确实jquery是采用的当容器是隐藏的,它会先复制一份这个元素,然后将其display设为block,position设成absolute,visibility设成hidden,然后把这个复制的元素放到原元素相同的位置,即父元素是同一个,这样能确保样式表能够正常应用到这个复制的元素,设置position和visibility是为了不修改原来的文档流导致页面重新渲染闪烁错乱,然后通过js获取复制元素的宽高,最后再将这个元素移除才实现的,所以基本我们取一个隐藏元素高度的时候jquery是能做到,不过如果这个元素父级也是隐藏那就真是无可奈何了。


所以对此我的解决办法是房子jquery的原理,在页面载入的时候用js先将这个隐藏元素的display设置为block,然后应用visibility设置隐藏,同时将它的position设置为absolute这样就不会影响文档流了,而且默认它是隐藏的肉眼也不会发现这个小的变化,这个时候我们在用js或jquery去获取会发现能获取到它的高度,然后将这个高度重置给iframe(元素)接着在讲它的csstext置空(也就是还原我们之前设置的那一些为了获取高度设置的属性,当然最好的做法是将那一些列样式单独定义成class,然后在完成获取高度后移除这个class)。

ps:在上面标红的position定义会存在问题,因为absolute后iframe这个还个时候获取的宽度将会是iframe包容页和iframe的页面2者宽度的总和,这样的取值是错误的,因此我们需要在iframe中载入的时候设置不要设置position等取值完毕后在设置同事给iframe定义高,这样就可以避免取值错误和影响布局的问题了。


事例如下,这我是用jquery写的,js一样,因为是事例所以写的很粗糙,这可以继续优化:

$(function(){
	var wrapper = $(window.parent.document).find('.list-bx').eq(1);//包含iframe的div
	wrapper.css({"display":"block","visibility":"hidden"})//定义父级显示然后在利用visibility隐藏避免获取不到高
	var elw = $(window.parent.document).find('#iframe_2');//取得iframe
	elw.removeAttr('height');//移除iframe的默认高度定义属性
	var h2 = $(document).height();//获取当前iframe的高度
	wrapper.css("position","absolute");//然后将父级改为绝对定位脱离文档流,注这里之所以是放在iframe定义前面是为了避免在没有定义position前影响文档流
	elw.attr('height',h2);//重新定义iframe高度
	wrapper.css({"display":"none","position":"relative","visibility":"visible"})//移除之前定义属性
})()



参考文档:http://stackoverflow.com/questions/3632120/jquery-height-width-and-displaynone




标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步间序列预测项目。该项目旨在解决传统序预测方法难以捕捉非线性、复杂序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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