前段时间,一直比较关心php的模板技术的我,接到了客户的要求:全站利用模板技术,可以控制多模板,这个项目要求有强大的后台,主要是多模板,难点就在模板的导入和识别并且生成上,我仔细考察了php的模板核心技术,无外乎查找字符串开始,然后定义替换变量,替换成数据,然后并成输出页输出,牵扯到的缓存我就不再说了.
我们来看看这种方式的生成方式的缺点:如果要"多样式"的显示数据,当然我先不说CSS,不能真正的把数据和表示分离,无外乎利用css样式表方式显示而已,我们现在接到的这个项目不但要求css样式表的可选化,而且要求数据显示的"多方式",打个比方,看下图:
我们下面为了容易描述期间,我这样表示各个部分:A,B,C,D,E,F,G这6个区可以表示数据显示区域,从设计者角度考虑,有全局(div控制A-G),TOP(A),LEFT(B),RIGHT(C,D,E,F)和FOOTER(G),当然,您可以分的更细一些,这么显示,可以用div控制的,但这不是模板技术,请明白,多样式表不叫模板,这和模板无关,所谓的模板,就是只与"数据布局"相关,在A数据我们另外可以表示成一个导航,如果您喜欢的话.这在传统的模板技术中会这样写:
...
{$SITE_TOP$}//cjjer制作
...
替换的时候replace()的是{$ 和$}符号中的变量,这在数据简单的时候,比方只是一个导航,而我们如果要的是一个很复杂的数据显示的时候,那就很难控制了,因为把一个很大量输出数据放在一个变量中很难保证不出错.
另外,传统的模板(在php中)是这样的,获取模板的文件,加载,显示,这没什么问题,问题就在当web项目(不完全是网站)非常复杂的时候,很容易替换错误和模板单调,虽然可以用css控制一些显示,但很难控制数据的布局,比方,E区我今天不想要了,你改模板,重新加载文件... ?
有没有更加容易的解决方案?有.
我提出了这样一种观点:
模板页为 XML文档 ,模板节点加载已有模块 ,加载"仿xml数据"生成文件 (原谅我,这么说我觉得已经非常容易了)下面我就这种模板技术详谈.
先看看我说的模块是什么东西,大家都知道,html中的
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PHP et Python: une plongée profonde dans leur histoireApr 18, 2025 am 12:25 AMPHP 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.
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PHP vs Python: cas d'utilisation et applicationsApr 17, 2025 am 12:23 AMPHP 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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