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基于CHROME的现场远程控制

dfeva 2月前

102 0

我想远程管理用户打开的浏览器窗口,以便支持我的网站上的用户。我通过套接字传输点击和键盘事件来模拟一些事件,但由于浏览器

我想远程管理用户打开的浏览器窗口,以便支持我的网站上的用户。

我通过套接字传输点击和键盘事件模拟了一些事件,但由于浏览器策略,我无法访问所有事件。例如,当我想打开颜色选择器时,我收到了一条警告消息。

    function triggerClickEvent(clickPosition) {
        var { x, y } = clickPosition;
        if (!window.clickEvent) {
            window.clickEvent = new MouseEvent('click', {
                view: window,
                bubbles: true,
                button: 1,
                cancelable: true,
                clientX: x,
                clientY: y
            });
        } else {
            window.clickEvent.clientX = x;
            window.clickEvent.clientY = y;
        }
        document.elementFromPoint(x, y).dispatchEvent(clickEvent);
        clickEvent.target.blur();
        clickEvent.target.focus();
        clickEvent.target.click();
    }
    function triggerKeyPressEvent(keyPress) {
        var keyPressEvent = new KeyboardEvent('keydown', { 'key': keyPress.key });
        document.dispatchEvent(keyPressEvent);
    }

如何通过获取相关的用户权限来解决这些问题?

帖子版权声明 1、本帖标题:基于CHROME的现场远程控制
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  • 由于我们没有您要绘制的数据,因此很难排除故障。使用随机生成的数据重写将使排除绘图故障变得更容易。

    这是我认为您正在尝试做的事情的最低限度的再现。

    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.animation import FuncAnimation
    import numpy as np
    
    fig = plt.figure()
    ax1 = fig.add_subplot(211)
    ax2 = fig.add_subplot(212)
    
    
    def update(frame):
        
        # '10' here is # of points to start w/;
        # frame increments by 1 every loop - plotting more data.
        x_data = np.arange(10+frame)
        
        # sets fixed seed, generates random 'pressure' data
        np.random.seed(0)
        p_data = np.random.rand(10+frame)
        
        # sets fixed seed, generates random 'temp' data.
        np.random.seed(1)
        tc_data = np.random.rand(10+frame)
        
        # plots data on two subplots
        ax1.plot(x_data, p_data)
        ax2.plot(x_data, tc_data)
    
    
    anim = FuncAnimation(fig, update)
    plt.show()
    

    MatPlotLib 的动画文档(看起来你已经读过了,但对于未来的任何人来说): https://matplotlib.org/stable/users/explain/animations/animations.html

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