JSONP原理分析

本文详细解释了JSONP的工作原理及其在跨域数据访问中的应用。通过实例演示了如何使用<script>标签实现不同系统间的异步数据交互,并介绍了jQuery如何封装处理JSONP请求。

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# JSONP原理分析
## 什么是JSONP
###以下是摘自百度百科JSONP的简介<br/>
JSONP(JSON with Padding)是JSON的一种“使用模式”,可用于解决主流浏览器的跨域数据访问的问题。由于同源策略,一般来说位于 server1.example.com 的网页无法与不是 server1.example.com的服务器沟通,而 HTML 的&lt;script&gt; 元素是一个例外。利用 &lt;script&gt; 元素的这个开放策略,网页可以得到从其他来源动态产生的 JSON 资料,而这种使用模式就是所谓的 JSONP。用 JSONP 抓到的资料并不是 JSON,而是任意的JavaScript,用 JavaScript 直译器执行而不是用 JSON 解析器解析。
##JSONP能做什么
JSONP就是利用&lt;script&gt; 标签没有跨域限制的“漏洞”(历史遗迹啊)来达到与第三方通讯的目的。当需要通讯时,本站脚本创建一个&lt;script&gt; 元素,地址指向第三方的API网址,并在该script标签中的src属性内携带一个方法名称,第三方网站获取到传递过来的方法名后,会在后台组装一个带有方法名及返回参数的纯javascript代码片段至调用方,从而使调用方能获取到返回数据。一句话概括即:JSONP能够帮我们完成通过网页的异步请求方式来完成不同系统之间的数据交互。
##JSONP和JSON区别
JSON是一种数据格式。<br />
JSONP是一种数据调用的方式。<br/>
那么JSONP究竟是如何来完成数据交互的,我们一步步来分析
##JSONP原理分析

1. 准备环境<br/>
新建两项目Demo1,Demo2,模拟两个完全不同的项目环境,其中Demo1作为客户端去调用获取Demo2服务端的数据,如下:<br/>
 
1. 在Demo1和Dem2项目中添加如下内容,执行Demo1中的index.jsp会弹出"Demo1调用成功"
 

1. 通过上述操作,我们可以得到一个结论&lt;script&gt;标签可以帮助我们发送一个get请求,那么接下来,我们再进行如下修改: 
1. 完成第三步后,我们知道在Demo1的queryAll方法中想要获取Demo2项目中返回来的JSON数据,必须要保证在Demo2中需要返回Method({"id":1,"name":"TOM"})格式的数据,分析可知,Method和Demo1的index.jsp中的函数方法名一致,括号里面的即为Demo2想要返回给Demo1的数据,那么我们就可以继续往下操作,将方法名作为参数传递给Demo2,并在Demo2中动态返回一个类似上述格式的数据,如下:<br/>

 
1. 至此,我们Demo1的index.jsp页面已经可以获取到我们Demo2中返回的数据内容。
##JQUERY封装的JSONP处理
上面简单介绍了下JSONP的执行流程,实际开发中,我们用的比较多的还是JQUERY封装的JSONP处理方式,具体处理流程如下:<br />
 
其中callback=?,程序会自动随机生成一个方法名,作为服务端的代码,只需要通过callback参数去获取值,并将查询结果转换成JSON格式,然后将方法名和JSON数据封装成指定的数据格式,即可完成JSONP的整体调用过程。
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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