


Wie leite ich Benutzer nach der Anmeldung mithilfe der JavaScript-Abruf-API um?
Wie leite ich den Benutzer nach der Anmeldung mithilfe der JavaScript-Abruf-API auf eine andere Seite um?
Bei Verwendung der fetch()-API, um eine POST-Anfrage an einen Server zur Anmeldung zu stellen , kann die Weiterleitung des Benutzers auf eine andere Seite mit einer der folgenden Optionen erreicht werden:
Option 1: RedirectResponse zurückgeben
Standardmäßig folgt die fetch()-Funktion in JavaScript automatisch Weiterleitungen. Wenn der Server also eine RedirectResponse zurückgibt, folgt die fetch()-Anfrage der Umleitung und gibt die Antwort von der Umleitungs-URL zurück.
Um festzustellen, ob die Antwort das Ergebnis einer Umleitung ist, überprüfen Sie, ob Response.redirected ist wahr. Wenn dies der Fall ist, enthält Response.url nach etwaigen Weiterleitungen die endgültige URL. Verwenden Sie window.location.href oder window.location.replace(), um den Benutzer zur Ziel-URL umzuleiten.
Option 2: JSON mit Umleitungs-URL zurückgeben
Anstatt eine RedirectResponse zurückzugeben, wird die Der Server kann eine JSON-Antwort zurückgeben, die die Ziel-URL als Schlüssel-Wert-Paar enthält (z. B. { „url“: „/welcome“ }). Überprüfen Sie auf der Clientseite, ob die JSON-Antwort den URL-Schlüssel enthält, und verwenden Sie in diesem Fall window.location.href oder window.location.replace(), um den Benutzer umzuleiten.
Option 3: HTML-Formular verwenden
Wenn die Verwendung von fetch() nicht erforderlich ist, sollten Sie die Verwendung eines herkömmlichen HTML-Formulars für die Anmeldung in Betracht ziehen. Wenn der Benutzer das Formular absendet, wird eine POST-Anfrage an den Server gesendet. Der Server kann dann eine RedirectResponse zurückgeben und der Browser leitet den Benutzer automatisch zur Ziel-URL weiter.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie leite ich Benutzer nach der Anmeldung mithilfe der JavaScript-Abruf-API um?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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