wamp服务器访问php非常缓慢的可能原因以及解决方法
wamp这两天明显比以前访问要慢很多,重启了下,刚开始还有效,后来重启也没用,就在网上查了下原因,分享给需要的朋友。
可能原因1、apache access.log文件过大 (本人就是用这个解决的)
解决方法:清空日志文件;日志路径:wamp\bin\apache\Apache2.4.4\logs\access.log
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可能原因2、hosts文件(在网上看的,本人没有试过,因为方法一已经解决了我的问题);
产生问题的原因:hosts文件,他是将常用域名以及访问网址记录下来,当浏览器输入后,先检查hosts文件,如果有则按hosts文件ip访问,如果 没有则请求DNS服务器,DNS服务器解析后访问。由于为了限制adobe注册,因此以前在hosts文件后限制了adobe注册ip,设置 为,0.0.0.0很多过滤,所以导致本地访问缓慢。
解决方法:删除hosts过滤(删除过滤可能会产生权限问题,先备份,然后复制到其他地方,比如桌面,打开后修改,保存为txt格式,然后重命名,删除.txt,再复制到etc文件夹下。)

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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