[请教] js中,通过open.window调用,打开多层子窗口,如何获得最外层的窗口?

master_ttch 2009-12-17 05:04:07
如题。
假如 A 通过 open.window 打开 B 窗口
B 又 打开 C
C 又 打开 D
....

如何获得A窗口,
我的最终目的,是在最后一个窗口关闭时,来进行刷新A窗口
,所以需要在最后 一个窗口中,获得A窗口,
如何获取?

注意,不要是 window.parent.parent.parent....,因为打开的子窗口没有规律,也许一个,也许多个
想做一个通用的
用js如何获得A窗口?
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caozhaoyan 2010-10-10
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"top.location.href"是最外层的页面跳转
zhangxinyuok_love 2009-12-18
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试试可不可以把祖先页面A作为对象传给每一个子页面,子页面关闭的时候执行祖先的刷新。
在a页面中打开子页面b
var a = location;
var b = window.open(url);
b.祖先 = a;
b.onclose = function(){a.reload();}
打开子页面的子页面c,在b页面中:
var a = this.祖先;
var c = window.opne(url);
c.祖先 = a;
c.onclose = function(){a.reload();}
每打开一个子页面都把a传下去
浴火_凤凰 2009-12-18
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只能一层层的用 window.opener 而且中间窗口不能关闭
master_ttch 2009-12-18
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多谢各位兄弟的分析

我的那些个中间窗口没有规律,而且也会关闭
如果这样,就找不到原始祖先窗口了

还有没有其他的办法呢?
dxsky_sky 2009-12-18
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学习!
Inpool 2009-12-17
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给每个页面加上:
var topWindow = null;
window.topWindow = topWindow?topWindown:window;

然后打开新窗口的时候:
var subWindow = window.open("url");
subWindow.topWindow = window.topWindow;

只是一个想法,没试过,可行的话topWindow应该总是指向A。
master_ttch 2009-12-17
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哦。谢谢 fengsky491 热心的帮助

这个问题郁闷死我了

看看还有没有兄弟帮我想出个办法
fengsky491 2009-12-17
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我估计你的需求要考虑用div弹出遮盖的形式来模拟
Inpool 2009-12-17
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学习
fengsky491 2009-12-17
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如果你关闭了其中一个,估计你就得不到A了,期待高手
master_ttch 2009-12-17
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谢谢 lihui_shine,
假如 目前窗口的依次打开次序是 A 打开B ,B打开了C,C打开了D,D打开了E

如何从E直接得到A窗口?
window.top只适合iframe使用吧。
要想由E得到A,是否只能一层层的用 window.opener 找?
浪尖赏花 2009-12-17
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window.open()打开窗口,从子窗口获取父窗口通过window.opener

var w = window;
while(w.opener) w = w.opener;



如果是框架页面,通过window.parent访问上层窗口
访问最外层窗口用window.top
master_ttch 2009-12-17
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谢谢楼上的兄弟的方法
不过有个缺陷,
就是如果我关闭了其中的几个中间窗口
那就无法获得最外层的A窗口了

请问,还有没有更好的方法?
fengsky491 2009-12-17
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var win = window;
while(win.parent){
win = win.parent;
}

//A窗口处理函数
win.doSomethingFn();
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 基于LSTM三分类的文本情感分析 背景介绍 文本情感分析作为NLP的常见任务,具有很高的实际应用价值。 本文将采用LSTM模型,训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种情感的分类器。 本文的目的是快速熟悉LSTM做情感分析任务,所以本文提到的只是一个baseline,并在最后分析了其优劣。 对于真正的文本情感分析,在本文提到的模型之上,还可以做很多工作,以后有空的话,笔者可以再做优化。 理论介绍 RNN应用场景 RNN相对于传统的神经网络,它允许我们对向量序列进行操作:输入序列、输出序列、或大部分的输入输出序列。 如下图所示,每一个矩形是一个向量,箭头则表示函数(比如矩阵相乘)。 输入向量用红色标出,输出向量用蓝色标出,绿色的矩形是RNN的状态(下面会详细介绍)。 从做到右:(1)没有使用RNN的Vanilla模型,从固定大小的输入得到固定大小输出(比如图像分类)。 (2)序列输出(比如图片字幕,输入一张图片输出一段文字序列)。 (3)序列输入(比如情感分析,输入一段文字然后将它分类成积极或者消极情感)。 (4)序列输入和序列输出(比如机器翻译:一个RNN读取一条英文语句然后将它以法语形式输出)。 (5)同步序列输入输出(比如视频分类,对视频每一帧打标签)。 我们注意到在每一个案例,都没有对序列长度进行预先特定约束,因为递归变换(绿色部分)是固定的,而且我们可以多次使用。 word2vec 算法 建模环节最重要的一步是特征提取,在自然语言处理也不例外。 在自然语言处理,最核心的一个问题是,如何把一个句用数字的形式有效地表达出来? 如果能够完成这一步,句...
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