thinkphp common
在common.php中写了个方法,在模板中调用总会报错,运行时报错说是这个模板对应的缓存文件引入common.php中方法哪一行出错,整个页面都乱了,像没有引入css文件,但是在runtime文件夹中的cache文件夹中对应的缓存文件又没红色报错,而且调用公共文件中的方法的部分代码都解译出来啦的
这是Commom/common.php中的代码
header("content-type:text/html;charset=utf-8");
function sub($str){
$length=mb_strlen($str,"utf-8");
if($length>20){
$str=mb_substr($str,0,20,"utf-8")."...";
}
return $str;
}
function cpy_name($id){
$model=M('cpy_info');
$result=$model->where("cpy_id='{$id}'")->find();
return $result['cpy_name'];
}
?>
下面是模板文件中出错的那一行代码
{$v.cpy_id|sub}对{$v.accept|cpy_name}留言:
{$v.content}
或
{$v.cpy_id|sub=###}对{$v.accept|cpy_name=##}留言:
{$v.content}
下面是对应的缓存文件代码
$v): ++$i;$mod = ($i % 2 )?>
对留言:
是不要调用common中的方法还要改什么配置??
thinkphp的版本没有问题,以前都能调用。。。,现在突然就不行了,还找不到问题。。。
菜鸟求指点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
回复讨论(解决方案)
common.php 一般用来做自定义函数库的,不能输出任何东西

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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