想用wordpress实现一个轻量级博客的功能(非wp mu),但是二级域名部分不知道怎么处理了,想知道像点点、新浪博客那样用户自己提交二级域名并自动解析是怎么实现的?
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想用wordpress实现一个轻量级博客的功能(非wp mu),但是二级域名部分不知道怎么处理了,想知道像点点、新浪博客那样用户自己提交二级域名并自动解析是怎么实现的?
域名解析的 A 记录:
-
@
--->justjavac.com
-
www
--->www.justjavac.com
-
*
--->*.justjavac.com
用方式3可以实现,然后在 web 端由 PHP 处理,不需要 DNS 相关的编程。
看了半天没有回答对的,代理服务器(nginx、apache)转发就可以了,比如你是wang.sina.com直接转化成www.sina.com/wang
泛域名解析
泛解析
*.yuming.com
判断这个*就可以啦
方法一
- 通过泛域名解析,将某个顶级域名下的所有的子域名都指向某个IP地址,然后通过HTTP服务器的virtual host来区分。
方法二
- 自己建一个DNS服务器,然后将顶级域名添加一条NS记录指向该DNS服务器,这样所有的子域名就都交给自己建立的服务器来解析了。
同楼上,一般DNS解析服务商(像DNSPOD)都支持域名泛解析,可以添加类似 *.abc.com 的解析
然后你可以在自己的服务器的http服务(如nginx)根据域名来确定请求到哪个站点
或者在你的网站程序里,通过host判断用户是访问的哪个域名,然后展示不同的内容
一般都是通过泛域名来解析,而且现在很多服务商都支持!
泛解析 + 伪静态 就可以搞定
貌似别人问的是自动解析, 你们都答的什么?
我觉得可以 做一个泛解析, 转到某个特定 URL , 再用正则取到 用户名, 再用 htaccess 做转向或重写

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP bleibt im Modernisierungsprozess wichtig, da es eine große Anzahl von Websites und Anwendungen unterstützt und sich den Entwicklungsbedürfnissen durch Frameworks anpasst. 1.PHP7 verbessert die Leistung und führt neue Funktionen ein. 2. Moderne Frameworks wie Laravel, Symfony und Codesigniter vereinfachen die Entwicklung und verbessern die Codequalität. 3.. Leistungsoptimierung und Best Practices verbessern die Anwendungseffizienz weiter.

PhPhas significantantyPactedWebDevelopmentAndendendsbeyondit.1) iTpowersMAjorPlatforms-LikewordpressandExcelsInDatabaseInteractions.2) php'SadaptabilityAllowStoscaleForLargeApplicationsfraMe-Linien-Linien-Linien-Linienkripte

PHP -Typ -Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Codequalität und der Lesbarkeit. 1) Tipps zum Skalartyp: Da Php7.0 in den Funktionsparametern wie int, float usw. angegeben werden dürfen. 3) Eingabeaufforderung für Gewerkschaftstyp: Da Php8.0 in Funktionsparametern oder Rückgabetypen angegeben werden dürfen. 4) Nullierstyp Eingabeaufforderung: Ermöglicht die Einbeziehung von Nullwerten und Handlungsfunktionen, die Nullwerte zurückgeben können.

Verwenden Sie in PHP das Klonschlüsselwort, um eine Kopie des Objekts zu erstellen und das Klonierungsverhalten über die \ _ \ _ Clone Magic -Methode anzupassen. 1. Verwenden Sie das Klonschlüsselwort, um eine flache Kopie zu erstellen und die Eigenschaften des Objekts, nicht die Eigenschaften des Objekts zu klonen. 2. Die \ _ \ _ Klonmethode kann verschachtelte Objekte tief kopieren, um flache Kopierprobleme zu vermeiden. 3. achten Sie darauf, dass kreisförmige Referenzen und Leistungsprobleme beim Klonen vermieden werden, und optimieren Sie die Klonierungsvorgänge, um die Effizienz zu verbessern.

PHP eignet sich für Webentwicklungs- und Content -Management -Systeme, und Python eignet sich für Datenwissenschafts-, maschinelles Lernen- und Automatisierungsskripte. 1.PHP hat eine gute Leistung beim Erstellen von schnellen und skalierbaren Websites und Anwendungen und wird üblicherweise in CMS wie WordPress verwendet. 2. Python hat sich in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen mit reichen Bibliotheken wie Numpy und TensorFlow übertrifft.


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