鸿蒙webview开发中web内部网络请求访问资源跨域问题,客户端解决方案

鸿蒙webview开发中web内部网络请求访问资源跨域问题,客户端解决方案

项目场景:

在鸿蒙系统的h5混合开发过程中,我们使用web组件进行混合开发,后台并未对跨域问题进行处理,web组件内部发送网络请求出现访问资源跨域问题。


问题描述

访问资源跨域是浏览器在发送网络请求时经常遇到的问题,而鸿蒙的web组件也就相当于一个浏览器,因此在web组件内部发送,也会出现跨域问题,这种问题一般需要再后台解决,但是鸿蒙官方也有提供客户端解决跨域的方案,官网:解决Web组件本地资源跨域问题-管理Web组件的网络安全与隐私-ArkWeb(方舟Web)-应用框架 - 华为HarmonyOS开发者


原因分析:

为了提高安全性,ArkWeb内核不允许file协议或者resource协议访问URL上下文中来自跨域的请求。因此,在使用Web组件加载本地离线资源的时候,Web组件会拦截file协议和resource协议的跨域访问。可以通过方法二设置一个路径列表,再使用file协议访问该路径列表中的资源,允许跨域访问本地文件。当Web组件无法访问本地跨域资源时,开发者可以在DevTools控制台中看到类似以下报错信息:

官方解决方案描述:

在鸿蒙官网,提供了两种解决方案:

一、为了使Web组件能够成功访问跨域资源,开发者应采用http或https等协议,替代原先使用的file或resource协议进行加载。其中,替代的url域名为自定义构造的仅供个人或者组织使用的域名,以避免与互联网上实际存在的域名产生冲突。同时,开发者需利用Web组件的onInterceptRequest方法,对本地资源进行拦截和相应的替换。

二、

通过设置设置一个路径列表。当使用file协议访问该列表中的资源时,允许进行跨域访问本地文件。此外,一旦设置了路径列表,file协议将仅限于访问列表内的资源(此时,fileAccess的行为将会被此接口行为覆盖)。路径列表中的路径必须符合以下任一路径格式:

1.应用文件目录通过Context.filesDir获取,其子目录示例如下:/data/storage/el2/base/files/example/data/storage/el2/base/haps/entry/files/example

2.应用资源目录通过Context.resourceDir获取,其子目录示例如下:/data/storage/el1/bundle/entry/resource/resfile/data/storage/el1/bundle/entry/resource/resfile/example

当路径列表中的任一路径不满足上述条件时,系统将抛出异常码401,并判定路径列表设置失败。若设置的路径列表为空,file协议的可访问范围将遵循fileAccess的规则。

解决方案:

由于本人在开发过程中使用到了第二种解决方案, 在这里本人提供具体的操作步骤,以及指出本人踩过的坑点。

在web组件上本使用的是  resource:// 协议去访问资源,使用如下 X:

 Web({ src: 'resource://rawfile/dist/index.html#/xxxx', controller: this.webController })

然而setPathAllowingUniversalAccess 属性需要读取的是/data/storage/el1/bundle/entry/resource/resfile目录下的文件,使用Context.resourceDir获取到的路径为空

原来是在项目创建时并不会自动生成resfile文件,需要我们手动创建,在项目的src/main/resources下新建文件夹:resfile

将打包好的dist文件,也就是h5页面文件,放在resfile文件夹下面,通过以下方法读取文件   

web({ src:'resource://resfile/dist/index.html#/xxxxxxx', controller: this.webController })

 做好以上步骤之后,就来到了解决跨域最为关键的点:

设置setPathAllowingUniversalAccess,这里需要指定解除跨域的文件

 // 在设置好setPathAllowingUniversalAccess 之后,需要将src置空,使用loadUrl加载页面 Web({ src: "", controller: this.webController }) .onControllerAttached(() => { try { // 设置允许可以跨域访问的路径列表 this.webController.setPathAllowingUniversalAccess([ // 这里获取到resfile文件目录,后边拼上自己的h5文件 getContext().resourceDir + "/dist/index.html" ]) this.webController.loadUrl('原页面路径') } catch (error) { console.error(`ErrorCode: ${(error as BusinessError).code}, Message: ${(error as BusinessError).message}`); } }) .javaScriptAccess(true) .fileAccess(true) .domStorageAccess(true)

 至此即成功使用官方的第二种方法去在客户端解决咱们在鸿蒙+h5的混合开发中的h5页面跨域问题了

Read more

Stable Diffusion WebUI模型管理:从入门到精通的全方位指南

Stable Diffusion WebUI模型管理:从入门到精通的全方位指南 【免费下载链接】stable-diffusion-webuiAUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui - 一个为Stable Diffusion模型提供的Web界面,使用Gradio库实现,允许用户通过Web界面使用Stable Diffusion进行图像生成。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/stable-diffusion-webui 引言:掌握模型管理,解锁AI绘画无限可能 在AI绘画创作的世界中,Stable Diffusion WebUI以其强大的功能和友好的界面赢得了众多创作者的青睐。然而面对琳琅满目的模型文件,很多用户都会感到困惑:Checkpoint、VAE、Lora这些专业术语究竟代表什么?如何才能选择合适的模型组合来创作出惊艳的AI艺术作品? 本文将为你提供一套完整的模型管理解决方案,从基础概念到高级技巧,从单模型使用到复杂组合,让你轻松驾驭各种模型文件,充分释放创作潜能! 一、核

项目介绍 MATLAB实现基于BFOA-DNN 细菌觅食优化算法(BFOA)结合深度神经网络(DNN)进行无人机三维路径规划(含模型描述及部分示例代码) 还请多多点一下关注 加油 谢谢 你的鼓励是我前

项目介绍 MATLAB实现基于BFOA-DNN 细菌觅食优化算法(BFOA)结合深度神经网络(DNN)进行无人机三维路径规划(含模型描述及部分示例代码) 还请多多点一下关注 加油 谢谢 你的鼓励是我前

MATLAB实现基于BFOA-DNN 细菌觅食优化算法(BFOA)结合深度神经网络(DNN)进行无人机三维路径规划的详细项目实例 更多详细内容可直接联系博主本人    或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面(含完整的程序,GUI设计和代码详解) 还请多多点一下关注 加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢 随着人工智能和自动化技术的持续推进,无人机作为智能化装备的重要代表,已广泛应用于灾害监测、物资投送、农业巡查、地理勘测、军事侦察等多领域。无人机在执行复杂三维环境下的任务时,路径规划始终是关键的基础环节。三维路径规划不仅关系到任务完成的效率,还直接影响无人机的能耗安全和避障能力。由于三维空间中障碍物的多样分布与环境的高度动态特征,传统二维路径规划方法难以直接适应实际需求,因此,探索面向三维环境的高效路径规划算法成为前沿课题。 无人机的三维路径规划主要目标是为无人机找到一条从起点出发到达目的地的最优路径。该问题通常被建模为组合优化问题,要求路径既要避开所有障碍物,还需满足飞行安全、路径长度最短、能耗最小等约束。在复杂动态环境下,若使用传统的启发式算法如A*、

基于指数预定义时间控制的受未知干扰和输入饱和的固定翼无人机的时空轨迹跟踪控制研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 📋📋📋本文内容如下:🎁🎁🎁  ⛳️赠与读者 👨‍💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。      或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎 💥第一部分——内容介绍 基于指数预定义时间控制的受未知干扰和输入饱和的固定翼无人机时空轨迹跟踪控制研究 摘要 针对固定翼无人机在复杂动态环境中面临的未知干扰和执行机构输入饱和问题,本文提出一种基于指数预定义时间控制(EPTC)的时空轨迹跟踪控

基于FPGA的毕业设计题目效率提升指南:从串行仿真到并行硬件加速的实战演进

作为一名刚刚完成FPGA毕业设计的过来人,我深刻体会过那种被漫长仿真和反复调试支配的恐惧。一个简单的改动,动辄需要数小时的仿真验证,再加上烧录、测试,一天时间可能就没了。今天,我想结合自己的实战经验,和大家聊聊如何系统性地提升基于FPGA的毕业设计效率,核心思路就是从“串行思维”转向“并行硬件思维”。 1. 效率瓶颈诊断:你的时间都去哪儿了? 在开始优化之前,我们先得搞清楚效率低下的症结所在。根据我和身边同学的经验,瓶颈主要集中在以下几个方面: 1. 漫长的仿真周期:这是最大的时间杀手。用ModelSim或Vivado Simulator跑一个稍复杂的算法(比如图像处理),仿真几分钟甚至几十分钟是常事。每次修改代码后都要经历这个漫长的等待,严重拖慢迭代速度。 2. 反复的烧录与板级调试:仿真通过后,上板测试又是另一道坎。频繁的烧录操作本身耗时,更重要的是,硬件行为与仿真不一致时,定位问题极其困难,缺乏有效的调试手段。 3. 逻辑资源利用低效与碎片化:手动编写Verilog时,容易陷入“能跑就行”的思维,没有充分考虑硬件并行性。导致设计占用大量查找表(LUT)和触发器(FF)