【Electron】Electron开发入门(三):main process和web page 通信

本文介绍Electron框架下主进程(MainProcess)与网页(webpage)之间的通信实现方式,通过使用ipcMain和ipcRenderer模块进行消息传递。

一、main process 和 web page 通信 
electron框架主进程(Main Process)与嵌入的网页(web page,也就是renderer process)之间的通信

Main.js里添加代码

//通信模块,mian process与renderer process(web page)
const {ipcMain} = require('electron')
//监听web page里发出的message
ipcMain.on('asynchronous-message', (event, arg) => {
  console.log("mian1" + arg)  // prints "ping"
  event.sender.send('asynchronous-reply', 'pong')//在main process里向web page发出message
})

ipcMain.on('synchronous-message', (event, arg) => {
  console.log("mian2" + arg)  // prints "ping"
  event.returnValue = 'pong'

web page里添加代码

const {ipcRenderer} = require('electron')
//监听mian process里发出的message
ipcRenderer.on('asynchronous-reply', (event, arg) => {
    // alert("web2" + arg);// prints "pong"  在electron中web page里的console方法不起作用,因此使用alert作为测试方法
  })

 //在web page里向main process发出message
  ipcRenderer.send('asynchronous-message', 'ping') // prints "pong"   
  // ipcRenderer.sendSync('synchronous-message', 'ping') // prints "pong"   
  // alert("web1" + 'ping');

二、具体项目中代码,如下图: 
1、mian process 里 mian.js 
这里写图片描述

2、web page 里 
①、 html文件 
这里写图片描述

②、js文件 
这里写图片描述

3、最后成功界面 
这里写图片描述

转载于:https://www.cnblogs.com/yangjun121/p/8056333.html

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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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、智能优化等领域的从业者;; 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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