辛星与您彻底分析PHP中的include和require等的区别
首先说一下require吧,我们知道如果它引入的文件不存在,将会导致程序无法继续执行,因此它通常放在程序的最前面,通常是一些特别重要的部分,比如连接数据库库,比如加载配置文件,比如引用核心函数库等等。
然后说一下include把,它引入成功与否并不重要,因此它和html的特点很接近,可以用于程序的开头,当然很多时候我们是需要引用的时候才include进来,这样,它的位置也就更加随意一些,可以放在中间。
还有一个include_once,它的开销比include 大得多,为什么呢,因为它会检测该文件是否已经被包含了,如果已经被引入了,那么将不会重新引入,如果还没有include进来,那么将会include进来,它的用法和include一样,只是它不会导入两次。还有一个require_once,它也是用于只会require一次的情况,使用和require是一样的。
为什么有些文件不能多次导入呢?原因很简单,比如某些文件有类的定义,如果我们多次导入,势必会造成类的重复定义,这样会触发错误,因此应该避免。

PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

PHP reste important dans le processus de modernisation car il prend en charge un grand nombre de sites Web et d'applications et d'adapter les besoins de développement via des cadres. 1.Php7 améliore les performances et introduit de nouvelles fonctionnalités. 2. Des cadres modernes tels que Laravel, Symfony et Codeigniter simplifient le développement et améliorent la qualité du code. 3. L'optimisation des performances et les meilleures pratiques améliorent encore l'efficacité de l'application.

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

Le type PHP invite à améliorer la qualité et la lisibilité du code. 1) Conseils de type scalaire: Depuis PHP7.0, les types de données de base sont autorisés à être spécifiés dans les paramètres de fonction, tels que INT, Float, etc. 2) Invite de type de retour: Assurez la cohérence du type de valeur de retour de fonction. 3) Invite de type d'union: Depuis PHP8.0, plusieurs types peuvent être spécifiés dans les paramètres de fonction ou les valeurs de retour. 4) Invite de type nullable: permet d'inclure des valeurs nulles et de gérer les fonctions qui peuvent renvoyer les valeurs nulles.

Dans PHP, utilisez le mot-clé Clone pour créer une copie de l'objet et personnalisez le comportement de clonage via la méthode de magie du clone \ _ \ _. 1. Utilisez le mot-clé Clone pour faire une copie peu profonde, en clonant les propriétés de l'objet mais pas aux propriétés de l'objet. 2. La méthode du clone \ _ \ _ peut copier profondément les objets imbriqués pour éviter les problèmes de copie superficiels. 3. Faites attention pour éviter les références circulaires et les problèmes de performance dans le clonage et optimiser les opérations de clonage pour améliorer l'efficacité.

PHP convient aux systèmes de développement Web et de gestion de contenu, et Python convient aux scripts de science des données, d'apprentissage automatique et d'automatisation. 1.Php fonctionne bien dans la création de sites Web et d'applications rapides et évolutifs et est couramment utilisé dans CMS tel que WordPress. 2. Python a permis de manière remarquable dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, avec des bibliothèques riches telles que Numpy et Tensorflow.


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