ThinkPHP中视图模型详解.,thinkphp视图
很多TP的新手对于模型中的视图模型不甚了解,官方虽然有详细手册,但是对于初学者来说还是比较难以理解!
先简单说一下视图模型所能实现的功能,基本就是主表与副表之间各个字段的关联问题,实现多表关联查询,相对于使用原生SQL语句来说,着实是简单不少.
首先在数据表初始化的时候,用的不是传统的M('User'),在视图模型中使用的是D('UserView'),如下图:
需要主要的是几个单词的首字母大写.
之后在Lib/Model目录中新建名为XXXViewModel.class.php(XXX为任意控制器名/首字母大写).里面的内容格式如下图:
推荐所有的数组后面都加上'_type'=>'LEFT'.因为当所关联的表的数据为空时,系统会报错.
首先主表就是customer数组中填写的则是需要查询出来的字段,其中里面的p_id和b_id则是他所关联的表设置的别名,其实类似于原生SQL里面的LeftJoin语句的感觉.
上图所示,'_table'写的是你需要关联的表名,值得注意的是表名需要写全称,包括它的前缀.
'_as'则是你要给他取的别名,'name'则是你之后在进行CURD操作的时候所用的字段,
'_on'执行关联操作:主表.所关联的ID=副表(使用的是别名).主键ID,当他们相等的时候,也就实现了主表某个字段与副表的某条数据进行关联了,最后惊醒Select操作就是把关联的内容展现出来了.
当然这个一般用来处理过于繁杂的表数据关联,比如说一个主表关联十几个副表,这个时候用到视图模型你就会觉得省心了.
这只是一个基本功能的简单例子,基本就讲解到这里.希望可以帮助到一些TP的新手.
看你喜欢和习惯咯
'cate'=>array('id','name'),
'Category'=>array('count(*)'=>'nums', '_on'=>'blog.cid=cate.id'),

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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