Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

хрюканье и CORS

Моя команда использует grunt serve для перекомпиляции и перезагрузки нашего веб-приложения в реальном времени, чтобы мы могли редактировать и видеть изменения почти в реальном времени. В нашем приложении используется AngluarJS, поэтому все действия на сайте происходят через обращения API к серверу.

Сервер grunt работает на localhost:9000, но сервер, который управляет фактическими данными, написан на Python и работает на localhost:8000. Из-за этого у нас возникают трудности с CORS при обращении к API в «другом домене». Прямо сейчас решение состоит в том, чтобы открыть новый экземпляр Chrome с установленным флагом --disable-web-security, но по ряду причин нам нужно отойти от этого.

Есть ли способ, которым мы можем получить и grunt-обслуживание, и Python-обслуживание из одного и того же домена, или какой-либо другой способ устранить эту проблему CORS?

python cors angularjs gruntjs
07.11.2014

Ответы:


1

По этому поводу уже есть руководства, надеюсь, это поможет, вы можете использовать прокси:
https://github.com/drewzboto/grunt-connect-proxy

Учебное пособие:
https://github.com/saschakiefer/generator-openui5/wiki/How-to-setup-a-proxy-to-avoid-CORS-issues

взято со страницы:

connect: {
    options: {
        port: 8080,
        livereload: 35729,
        hostname: "localhost",
        base: "."
    },
    proxies: {
        context: "/Northwind",  // When the url contains this...
        host: "services.odata.org", // Proxy to this host
        changeOrigin: true
    },
    livereload: {
        options: {
            middleware: function(connect, options) {
                if (!Array.isArray(options.base)) {
                    options.base = [options.base];
                }

                // Setup the proxy
                var middlewares = [require("grunt-connect-proxy/lib/utils").proxyRequest];

                // Serve static files.
                options.base.forEach(function(base) {
                    middlewares.push(connect.static(base));
                });

                return middlewares;
            }
        }
    }
}
07.11.2014
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..