介绍
个人管理系统现在问题多多,欢迎大家一起来修复bug,并添加功能。
今天我来完善一下登录部分。QQ群:152448006
地址:
登录
登录部分说简单也简单,说难也难!但是做好不太容易。
我考虑了两个因素:
1、方便性。用户都是比较懒的,所以一般是不太喜欢输入太多内容的登录界面。
2、安全性:首先防止dos攻击,很多人想到的是验证码,我也是。所以我在第四次登录错误的时候,我才会在后台校验你的验证码。
验证码的校验还是要经过你的整个php的应用,我个人比较建议在php应用层之前就把这个攻击IP封掉。但是我没有这么好的硬件条件,所以我只是做了个简单的应用(在数据库中,还是要经过php的应用),等着将来有条件直接放置到其他应用上(如memcached)。
登录流程
1、打开页面:
1)如果该用户登录超过三次,那么打开页面的时候,就显示验证码。
2)如果超过6次,那么直接就封杀掉该外网IP。
2、登录操作
1)封锁IP,我们判断该IP登录是否超过6次。
2)验证帐号时,我们根据验证次数判断是否进行验证码的判断。
感谢﹏Sakura,经过他的指点,我把程序做了下改动,现在变成如下的流程图。——程序变得更加直观。
界面情况
验证三次后,出现一下情况
验证超过6次,出现一下情况。
当你下次访问的时候,会出现一下情况
抽出部分代码
﹏Sakura指点后,进行了改动,整个程序看起来更直观,易懂。
总结
欢迎大家一起过来开发,开发这个项目除了创作好的产品外,主要是为了技术交流,看看大家的好的技术。
原文链接:http://www.cnblogs.com/baochuan/archive/2012/09/08/2676763.html
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以上就介绍了PHP《个人管理系统》之完善登录模块,包括了管理系统,php方面的内容,希望对PHP教程有兴趣的朋友有所帮助。

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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