如何写自己的PHP框架
公司现在做一个项目。需要自己写PHP框架。请问各位高手,有什么好的架构建议!
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嗯....如果还没想好"如何写自己的PHP框架",
那暂时还是不写的好.
"公司现在做一个项目"...为什么...一定"需要自己写PHP框架"?
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这个要看lz的功力了。
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建议你还是先用框架,先熟悉一些思想的东西。
如果框架不适应的时候,再想自写框架。
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mvc ,分结构,根据项目需求来制定你的框架,比如使用什么设计模式啊,怎么设计数据库模型,是否需要使用orm,什么地方需要缓存,等等.代码不懂就去查,哈哈。
以上属于本人瞎扯!!!
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假设你已经完成过一套面向对象的网站程序
然后用这套程序稍加修改就可完成第二、三个网站的开发
那么恭喜你,你已经初步具备自己的框架了
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自己写框架用真的很好。要怎么扩展就怎么扩展。
大概有几步要走。
index.php -> 分析url -> 获得控制器执行方法 -> 调用模型 -> 执行视图 完成。
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自己写框架,首先自己要对面向对象有个很高的认识,还有mvc设计的思想模式。都要有一个很不错认识。
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分析一下现有的框架源码会收获很多.
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如果项目紧急,不推荐自己写。如果项目出了致命问题有的忙了。选择一个开源的框架即可。

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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