什么是smarty?
smarty是一个使用PHP写出来的模板PHP模板引擎,它提供了逻辑与外在内容的分离,简单的讲,目的就是要使用PHP程序员同美工分离,使用的程序员改变程序的逻辑内容不会影响到美工的页面设计,美工重新修改页面不会影响到程序的程序逻辑,这在多人合作的项目中显的尤为重要。
smarty优点:
1、速度:采用smarty编写的程序可以获得最大速度的提高,这一点是相对于其它的模板引擎技术而言的。
2、编译型:采用smarty编写的程序在运行时要编译成一个非模板技术的PHP文件,这个文件采用了PHP与HTML混合的方式,在下一次访问模板时将WEB请求直接转换到这个文件中,而不再进行模板重新编译(在源程序没有改动的情况下)
3、缓存技术:smarty选用的一种缓存技术,它可以将用户最终看到的HTML文件缓存成一个静态的HTML页,当设定smarty的cache属性为true时,在smarty设定的cachetime期内将用户的WEB请求直接转换到这个静态的HTML文件中来,这相当于调用一个静态的HTML文件。
4、插件技术:smarty可以自定义插件。插件实际就是一些自定义的函数。
5、模板中可以使用if/elseif/else/endif。在模板文件使用判断语句可以非常方便的对模板进行格式重排。
不适合使用smarty的地方:
1. 需要实时更新的内容。例如像股票显示,它需要经常对数据进行更新,这类型的程序使用smarty会使模板处理速度变慢。
2. 小项目。小项目因为项目简单而美工与程序员兼于一人的项目,使用smarty会丧失php开发迅速的优点。
安装smarty类:
安装smarty的环境:php版本4.06以上版本。
安装smarty方法非常简单,从http://samrty.php.net中下载smarty.t...将LIB中所有文件
拷入comm目录,完成基本安装.
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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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