跨域解决方案

跨域

当发起请求的协议号、域名、端口号中有一个不一样时就会导致跨域
跨域

跨域解决方案

分为两个方面,是否可以修改服务器端。
可以修改服务器端:cors方案、jsonp方案

不可以修改服务器端:

使用代理:

因为跨域主要是针对浏览器和服务器端,然而服务器和服务器之间没有跨域,所以中间加一个代理(自己的服务器),我们通过代理去获取真正的资源,即可解决跨域
代理

修改服务器:

cors方案:

服务器在响应头中设置了 Access-Control-Allow-Origin 为 * (最好不要设置为 * )或者是服务器在响应头中设置了 Access-Control-Allow-Origin 为 你发起请求的地址(比如: http://xxx.xx.x)

jsonp方案:

因为image、script标签引入url的方式不会引发跨域问题,使用使用script标签,请求的src会返回一个立即执行的函数,需要在前端准备一个函数,后端返回对应的函数名和数据作为参数,这样前端在解析完script之后就会执行该函数
但是jsonp方案只能用于get请求,因为script只能获取get请求

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/376476.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

springboot+vue 开发记录(九)后端打包部署运行

本篇文章主要内容是后端项目写好了,怎么打包部署到服务器上运行。 文章目录 1. 在服务器上安装Docker2. 在Docker中装MySQL3. 在Docker中设置网桥,实现容器间的网络通信4. 修改后端配置文件5. 修改pom.xml文件6. 打包7. 编写DockerFile文件8. 上传文件到…

Qt MV架构-视图类

一、基本概念 在MV架构中,视图包含了模型中的数据项,并将它们呈现给用户。数据项的表示方法,可能和数据项在存储时用的数据结构完全不同。 这种内容与表现分离之所以能够实现,是因为使用了 QAbstractItemModel提供的一个标准模…

Learning vtkjs之hello vtk

学习vtkjs 最近由于工作需要,开始学习vtkjs的相关内容,发现其实在医疗和工业领域,这个vtk的库的example还是非常有帮助,但是实际用的一些开发工具,或者研发生态却没有three的好,也就是能抄写的东西不多&am…

Java常用排序算法

冒泡排序(Bubble Sort) arr[0] 与 arr[1]比较,如果前面元素大就交换,如果后边元素大就不交换。然后依次arr[1]与arr[2]比较,第一轮将最大值排到最后一位。 第二轮arr.length-1个元素进行比较,将第二大元素…

数据处理-Matplotlib 绘图展示

文章目录 1. Matplotlib 简介2. 安装3. Matplotlib Pyplot4. 绘制图表1. 折线图2. 散点图3. 柱状图4. 饼图5. 直方图 5. 中文显示 1. Matplotlib 简介 Matplotlib 是 Python 的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。 Ma…

C++ | Leetcode C++题解之第232题用栈实现队列

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class MyQueue { private:stack<int> inStack, outStack;void in2out() {while (!inStack.empty()) {outStack.push(inStack.top());inStack.pop();}}public:MyQueue() {}void push(int x) {inStack.push(x);}int pop() {if (outStac…

Linux 下 redis 集群部署

目录 1. redis下载 2. 环境准备 3. redis部署 3.1 修改系统配置文件 3.2 开放端口 3.3 安装 redis 3.4 验证 本文将以三台服务器为例&#xff0c;介绍在 linux 系统下redis的部署方式。 1. redis下载 下载地址&#xff1a;Index of /releases/ 选择需要的介质下载&am…

Windows安装linux子系统

Windows安装linux子系统 步骤 1 - 启用适用于 Linux 的 Windows 子系统 需要先启用“适用于 Linux 的 Windows 子系统”可选功能&#xff0c;然后才能在 Windows 上安装 Linux 分发。 以管理员身份打开 PowerShell&#xff08;“开始”菜单 >“PowerShell” >单击右键 …

uniapp 支付宝小程序 芝麻免押 免押金

orderStr参数如下&#xff1a; my.tradePay({orderStr:res, // 完整的支付参数拼接成的字符串&#xff0c;从 alipay.fund.auth.order.app.freeze 接口获取success: (res) > {console.log(免押成功);console.log(JSON.stringify(res),不是JOSN);console.log(JSON.stringify…

使用机器学习 最近邻算法(Nearest Neighbors)进行点云分析 (scikit-learn Open3D numpy)

使用 NearestNeighbors 进行点云分析 在数据分析和机器学习领域&#xff0c;最近邻算法&#xff08;Nearest Neighbors&#xff09;是一种常用的非参数方法。它广泛应用于分类、回归和聚类分析等任务。下面将介绍如何使用 scikit-learn 库中的 NearestNeighbors 类来进行点云数…

前端JS特效第33波:jQuery旋转木马焦点图轮播插件PicCarousel

jQuery旋转木马焦点图轮播插件PicCarousel&#xff0c;先来看看效果&#xff1a; 部分核心的代码如下&#xff1a; <!doctype html> <html> <head> <meta charset"utf-8"> <meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IE…

FLinkCDC引起的生产事故(二)

背景&#xff1a; 最近在做实时数据的抽取工作&#xff0c;利用FLinkCDC实时抽取目标库Oracle的数据到Doris中&#xff0c;但是在抽取的过程中&#xff0c;会导致目标库的生产库数据库非常卡顿&#xff0c;为了避免对生产环境的数据库造成影响&#xff0c;对生产环境的数据库利…

element UI时间组件两种使用方式

加油&#xff0c;新时代打工&#xff01; 组件官网&#xff1a;https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/date-picker 先上效果图&#xff0c;如下&#xff1a; 第一种实现方式 <div class"app-container"><el-formref"submitForm":model&q…

11计算机视觉—语义分割与转置卷积

目录 1.语义分割应用语义分割和实例分割2.语义分割数据集:Pascal VOC2012 语义分割数据集预处理数据:我们使用图像增广中的随机裁剪,裁剪输入图像和标签的相同区域。3.转置卷积 上采样填充、步幅和多通道填充步幅多通道转置卷积是一种卷积:重新排列输入和核转置卷积是一种卷…

机器学习筑基篇,Jupyter Notebook 精简指南

[ 知识是人生的灯塔&#xff0c;只有不断学习&#xff0c;才能照亮前行的道路 ] 0x00 Jupyter Notebook 简明指南 描述&#xff1a;前面我们已经在机器学习工作站&#xff08;Ubuntu 24.04 Desktop Geforce RTX 4070Ti SUPER&#xff09;中安装 Anaconda 工具包&#xff0c;其…

Linux介绍与常用命令详解

目录 一、Linux概述 1.Linux发行版 2.Linux目录结构 二、Linux特点 三、Linux用途 四、Linux常用的命令 1.cd指令&#xff08;跳转位置&#xff09; 2.显示目录文件 3.对文件进行操作 4.rm指令&#xff08;删除文件夹指令&#xff09; 5.mv指令 6.查看文件命令 7.进程命令…

机器学习(五) -- 监督学习(6) --逻辑回归

系列文章目录及链接 上篇&#xff1a;机器学习&#xff08;五&#xff09; -- 监督学习&#xff08;5&#xff09; -- 线性回归2 下篇&#xff1a;机器学习&#xff08;五&#xff09; -- 监督学习&#xff08;7&#xff09; --SVM1 前言 tips&#xff1a;标题前有“***”的内…

LLM——langchain 与阿里 DashScop (通义千问大模型) 和 DashVector(向量数据库) 结合使用总结

文章目录 前言预览直接调用大模型使用 prompt template格式化输出使用上下文 RAG 增强检索 自定义 langchain AgentPromptTemplate 和 ChatPromptTemplate使用少量示例创建ChatPromptTemplate 前言 langchain 是一个面向大模型开发的框架&#xff0c;其中封装了很多核心组件&a…

基于lstm的股票Volume预测

LSTM&#xff08;Long Short-Term Memory&#xff09;神经网络模型是一种特殊的循环神经网络&#xff08;RNN&#xff09;&#xff0c;它在处理长期依赖关系方面表现出色&#xff0c;尤其适用于时间序列预测、自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;和语音识别等领域。以下是…

【算法】平衡二叉树

难度&#xff1a;简单 题目 给定一个二叉树&#xff0c;判断它是否是 平衡二叉树 示例&#xff1a; 示例1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [3,9,20,null,null,15,7] 输出&#xff1a;true 示例2&#xff1a; 输入&#xff1a;root [1,2,2,3,3,null,null,4,4] 输出&…