


So senden Sie JSONP-Anfragen mithilfe von Skriptelementen (grafisches Tutorial)
Jetzt bringe ich Ihnen einen Artikel darüber, wie Sie Skriptelemente zum Senden von JSONP-Anfragen verwenden. Lassen Sie mich es jetzt mit Ihnen teilen und es allen als Referenz geben.
Methode zum Senden einer JSONP-Anfrage mithilfe eines Skriptelements
// 根据指定URL发送一个JSONP请求 //然后把解析得到的相应数据传递给回调函数 //在URL中添加一个名为jsonp的查询参数,用于指定该请求的回调函数的名称 function getJSONP(url, callback){ //为本次请求创建一个唯一的回调函数名称 var cbnum = "cb"+getJSONP.counter++; var cbname = "getJSONP."+cbnum; if(url.indexof("?") === -1){ url += "?jsonp="+cbname; }else { url += "&jsonp="+cbname; } var script = document.createElement("script"); getJSONP[cbnum] = function(response){ try{ callback(response); }finally{ delete getJSONP[cbnum]; script.prentNode.removeChild(script); } }; script.src = url; document.body.appendChild(script); } getJSONP.counter = 0;
Das Obige ist, was ich Ich habe es für alle zusammengestellt und hoffe, dass es in Zukunft für alle hilfreich sein wird.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo senden Sie JSONP-Anfragen mithilfe von Skriptelementen (grafisches Tutorial). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

JavaScriptUSESTWOTYPESOFCOMMENMENTEN: Einzelzeilen (//) und Multi-Linie (//). 1) Verwendung // Forquicknotesorsingle-Linexplanationen.2 Verwendung // ForlongerExPlanationsCompomentingingoutblocks-

Der Hauptunterschied zwischen Python und JavaScript sind die Typ -System- und Anwendungsszenarien. 1. Python verwendet dynamische Typen, die für wissenschaftliche Computer- und Datenanalysen geeignet sind. 2. JavaScript nimmt schwache Typen an und wird in Front-End- und Full-Stack-Entwicklung weit verbreitet. Die beiden haben ihre eigenen Vorteile bei der asynchronen Programmierung und Leistungsoptimierung und sollten bei der Auswahl gemäß den Projektanforderungen entschieden werden.

Ob die Auswahl von Python oder JavaScript vom Projekttyp abhängt: 1) Wählen Sie Python für Datenwissenschafts- und Automatisierungsaufgaben aus; 2) Wählen Sie JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung. Python ist für seine leistungsstarke Bibliothek in der Datenverarbeitung und -automatisierung bevorzugt, während JavaScript für seine Vorteile in Bezug auf Webinteraktion und Full-Stack-Entwicklung unverzichtbar ist.

Python und JavaScript haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1. Python ist leicht zu erlernen, mit prägnanter Syntax, die für Datenwissenschaft und Back-End-Entwicklung geeignet ist, aber eine langsame Ausführungsgeschwindigkeit hat. 2. JavaScript ist überall in der Front-End-Entwicklung und verfügt über starke asynchrone Programmierfunktionen. Node.js macht es für die Entwicklung der Vollstapel geeignet, die Syntax kann jedoch komplex und fehleranfällig sein.

JavaScriptisnotbuiltoncorc; Es ist angehört, dass sich JavaScriptWasdedeSthatrunsonGineoFtencninc.

JavaScript kann für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung verwendet werden. Das Front-End verbessert die Benutzererfahrung durch DOM-Operationen, und die Back-End-Serveraufgaben über node.js. 1. Beispiel für Front-End: Ändern Sie den Inhalt des Webseitentextes. 2. Backend Beispiel: Erstellen Sie einen Node.js -Server.

Die Auswahl von Python oder JavaScript sollte auf Karriereentwicklung, Lernkurve und Ökosystem beruhen: 1) Karriereentwicklung: Python ist für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet, während JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung geeignet ist. 2) Lernkurve: Die Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet; Die JavaScript -Syntax ist flexibel. 3) Ökosystem: Python hat reichhaltige wissenschaftliche Computerbibliotheken und JavaScript hat ein leistungsstarkes Front-End-Framework.

Die Kraft des JavaScript -Frameworks liegt in der Vereinfachung der Entwicklung, der Verbesserung der Benutzererfahrung und der Anwendungsleistung. Betrachten Sie bei der Auswahl eines Frameworks: 1. Projektgröße und Komplexität, 2. Teamerfahrung, 3. Ökosystem und Community -Unterstützung.


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