使用 JavaScript 和 Fetch API 实现搜索功能的完整例子有一个搜索框的 HTML 元素，并将数据以表格的形式渲染到页面上
时间: 2024-04-16 16:28:24 浏览: 26
当然，下面是一个完整的例子，使用 JavaScript 和 Fetch API 实现搜索功能，并将数据以表格的形式渲染到页面上：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>搜索功能示例</title>
</head>
<body>
<input type="text" id="search-input" placeholder="请输入搜索关键词">
<button id="search-btn">搜索</button>
<table id="search-results">
<thead>
<tr>
<th>ID</th>
<th>名称</th>
<th>价格</th>
</tr>
</thead>
<tbody></tbody>
</table>
<script>
const searchInput = document.getElementById('search-input');
const searchBtn = document.getElementById('search-btn');
const searchResults = document.getElementById('search-results').getElementsByTagName('tbody')[0];
searchBtn.addEventListener('click', performSearch);
function performSearch() {
const keyword = searchInput.value;
const url = `/api/search?keyword=${encodeURIComponent(keyword)}`;
fetch(url)
.then(response => response.json())
.then(data => {
renderSearchResults(data);
})
.catch(error => {
console.error('Error:', error);
});
}
function renderSearchResults(data) {
// 清空之前的搜索结果
searchResults.innerHTML = '';
// 遍历数据并添加到表格中
for (const item of data) {
const row = document.createElement('tr');
const idCell = document.createElement('td');
const nameCell = document.createElement('td');
const priceCell = document.createElement('td');
idCell.textContent = item.id;
nameCell.textContent = item.name;
priceCell.textContent = item.price;
row.appendChild(idCell);
row.appendChild(nameCell);
row.appendChild(priceCell);
searchResults.appendChild(row);
}
}
</script>
</body>
</html>
```
在这个例子中，我们首先在 HTML 中添加了一个搜索框和一个搜索按钮。当用户点击搜索按钮时，会触发 `performSearch` 函数。
在 `performSearch` 函数中，我们获取搜索框的值，并构建请求 URL。然后使用 Fetch API 发送 GET 请求到后端的搜索接口。
在接收到后端返回的数据后，我们调用 `renderSearchResults` 函数。该函数首先清空之前的搜索结果，然后遍历每个搜索结果项，并将其添加到表格中。
注意，这只是一个简单的示例，实际项目中可能还需要考虑输入防抖、分页、错误处理等其他方面的逻辑，以及一些样式和交互方面的优化。另外，后端的搜索接口也需要根据前端的请求参数来处理搜索逻辑。具体实现方式可能会因技术栈和框架而有所不同，但核心思路是通过发送 HTTP 请求来获取符合搜索条件的数据，并将其渲染到页面上。
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4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比，小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好，其变换系数主要集中在低频部分，但对于宽带图像，DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广，压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩，能够更精确地捕捉图像的局部特征，因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。
小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号，而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号，这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息，而傅里叶变换只提供频率域信息，却丢失了时间信息的局部化。
在实际应用中，小波变换常常采用八带分解等子带编码方法，将低频部分细化，高频部分则根据需要进行不同程度的分解，以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放，可以获取不同分辨率的图像，从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。
4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术，特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态，如山脉、云彩和生物组织，它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码，可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示，从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性，将其转化为分形块，然后进行编码，这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。
小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段，它们分别以不同的方式处理图像数据，旨在减少存储和传输的需求，同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准（如JPEG2000）中都有广泛应用。