前端处理后台返回的数据流

本文介绍了前端如何处理后台返回的数据流,特别是当需要在请求头中传递userId时。由于window.location.href无法设置请求头,作者选择了使用Ajax发送GET请求,并在axios拦截器中配置请求头,然后自行解析返回的数据流。

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前端处理后台返回的数据流(笔记)

正常前端做下载

var params = qs.stringify({
	'token': Cookies.get('token'),
		...this.dataForm
	})
	window.location.href = `${'http://apiURL/XXXXX'}?${params}`
  • 需求是需要在请求头里传一个userId,但是window.location.href 无法完成对请求头的设置(我的理解是window.location是内置BOM对象,并不是我们单独的Ajax请求,它默认请求头我们无法更改)、
  • 所以我发送一个get请求返回的数据流自己来解析 代码如下

这里的请求头已经在axios.interceptor.request.use()里配置

 exportHandle(){
      this.$http({ 
              url:'/sys/sysfeedback/export',
              type:'get',
              responseType: 'blob',  // 必须写!!!
          }).then(res=>{
              const link = document.createElement('a')
              let blob = new Blob([res.data], { type: 'application/vnd.ms-excel' })
              link.style.display = 'none'
              link.href = URL.createObjectURL(blob)
              link.download = '问题反馈' 
              document.body.appendChild(link)
              link.click()
              document.body.removeChild(link)
          })
      }
目前关于2025年电子取证獬豸杯的具体比赛详情尚未公布,但可以基于以往的比赛经验以及相关资料[^1]推测可能的参赛要求和准备方向。 ### 比赛背景概述 电子数据取证“獬豸杯”是一项面向专业人士和个人的技术竞赛活动。该赛事旨在通过模拟真实案件场景的方式,全面考察参赛者在电子数据调查与取证方面的综合能力和技术水平[^2]。根据过往的经验,比赛通常会涉及以下方面: - **工具使用**:参赛者需自行携带并熟练操作各类电子数据取证软件或硬件设备。 - **案例分析**:提供虚拟案件材料,要求参赛者从中提取有效证据,并完成详细的报告撰写。 - **时间管理**:比赛中可能会设定严格的时间限制,考验选手快速响应的能力。 ### 预计参赛要求 尽管官方还未发布具体通知,但从历史记录来看,预计2025年的比赛仍将继续沿袭类似的模式,并可能增加新的挑战内容。以下是几个重要的准备要点: #### 工具准备 熟悉主流的数据恢复、文件解析及网络流量监控等类型的取证工具是非常必要的。例如,在往届比赛中提到过使用的「美亚柏科取证大师」、「火眼」等产品均发挥了重要作用[^3]。建议提前学习这些平台的功能特性及其应用场景。 #### 技术技能 掌握一定的编程基础可以帮助更高效地处理复杂任务。比如利用Python编写自动化脚本来批量查找特定条件下的日志条目或是解码某些特殊格式的数据流[^4]。这里给出一段简单的示例代码用于演示如何读取JSON格式的日志文件: ```python import json def parse_log(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: logs = json.load(f) filtered_logs = [] for log_entry in logs: if "error" in log_entry["level"].lower(): filtered_logs.append(log_entry) return filtered_logs ``` 此函数实现了从指定路径加载JSON形式的日志列表,并筛选出其中级别为错误的信息项。 #### 法律法规理解 除了技术层面外,还需要具备扎实的法律知识储备来指导整个取证过程合法合规地开展工作。这包括但不限于隐私保护原则的应用、不同操作系统下元数据保留策略差异的理解等方面的知识点。 ### 结论 综上所述,虽然具体的2025年电子取证獬豸杯细节尚待确认,但是按照前几届的标准做好充分的技术积累及相关软硬件环境搭建将是成功的关键因素之一。
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