ajax跨域

为什么会产生跨域?
答:前端调用后台服务接口的时候,接口不在同域名下便产生了跨域的问题。跨域的三大要素是浏览器的限制、跨域、XHR(XHRHttpRequest)请求,缺一不可,也就是说破坏其中一个因素就可以成功访问到数据

浏览器的限制
浏览器出于安全的考虑,当发现请求是跨域的时候会做一些校验,校验不通过时会报错。控制台打开谷歌浏览器的时候让它忽略web的安全性,跨域是浏览器限制的行为与后台无关,但是让每个用户去设置浏览器属性显然是不可能的,所以该方法无法普遍使用

chrome --disable-web-security --user-data-dir=g:\temp3

JSONP访问
答:jsonp请求中,对应后台中约定的callback,json代码的内容就是callback的值作为函数名,返回的的数据作为函数的参数
动态创建一个script不是xhr,普通的xhr请求返回的是json数据对象,jsonp返回的是一个js脚本,请求URL的不同,请求带有callback字段
缺点:服务器端需要改动。
只支持GET方法。
发送的不是XHR请求,无法使用各种XHR各种优势

$.ajax({
            url: base + "/get1",
            dataType: "jsonp",
            success: function (json) {
                result = json;
            }
        })

跨域——被调用方
答:支持跨域。支持http协议的关于跨域方面的要求来做修改,a域名调用b域名的时候,在b域名返回的信息加入一些字段告诉浏览器允许a域名调用,浏览器通过校验不会报跨域错误。可以服务器端实现,或者NGINX配置或者APACHE配置

header("Access-Control-Allow-Origin: *");

跨域——被调用方
答:隐藏跨域,通过一个代理,从浏览器发出去都是a域名的请求,在代理里面把指定的url转到b域名里面,浏览器看起来是同个域名则不会报错
http服务器的反向代理

server{
    listen 80;
    server_name a.com;
    location/{
        proxy_pass http://localhost:8081/;
    }

    location/ajaxserver{
        proxy_pass http://localhost:8080/test/;
    }
}

这里写图片描述

vue里面解决跨域
changeOrigin参数,接收一个布尔值,如果设置为true,那么本地会虚拟一个服务端接收你的请求并代你发送该请求,这样就不会有跨域问题了,当然这只适用于开发环境
打开config/index.js,在proxyTable中添写

proxyTable: { 
  '/api': {  //使用"/api"来代替"http://f.apiplus.c" 
    target: 'http://f.apiplus.cn', //源地址 
    changeOrigin: true, //改变源 
    pathRewrite: { 
      '^/api': 'http://f.apiplus.cn' //路径重写 
      } 
  } 
}

使用axios请求数据时直接使用“/api”:

getData () { 
 axios.get('/api/bj11x5.json', function (res) { 
   console.log(res) 
 })

打包部署时

let serverUrl = '/api/'  //本地调试时 
// let serverUrl = 'http://f.apiplus.cn/'  //打包部署上线时 
export default { 
  dataUrl: serverUrl + 'bj11x5.json' 
}
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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