DOMElement
DOMElement DOMDocument::createElement ( string $name [, string $value ] )
ノード要素を作成する
文字列 $name: ノード名
String $value: ノードの値
8. ノードを追加します
•DOMNode DOMNode::appendChild ( DOMNode $newnode )
子ノードを追加します
DOMNode $newnode: 新しいノード
DOM操作では、追加、削除、変更操作は親ノードに依存する必要があります
9. 保存
•文字列DOMDocument::saveXML
文字列に保存
•int DOMDocument::save ( string $filename )
ファイルに保存
文字列 $filename:ファイル名
10. ノードを削除します
•DOMNode DOMNode::removeChild ( DOMNode $oldnode )
ノードを削除します
DOMNode $oldnode: 削除するノード
11. ノードを更新します
•DOMNode DOMNode::replaceChild ( DOMNode $newnode , DOMNode $oldnode )
DOMNode $newnode: 新しいノード
DOMNode $oldnode: 元のノード
12. 属性を追加します
•DOMAttr DOMElement::setAttribute( string $name , string $value )
文字列 $name: 属性名
文字列 $value: 属性値
13. 属性を変更する
DOMAttr DOMElement::setAttribute( string $name , string $value )
文字列 $name: 属性名
文字列 $value: 属性値
14. 属性の削除
•bool DOMElement::removeAttribute ( string $name )
String $name: 削除する属性の名前
15. 属性を取得する
•string DOMElement::getAttribute ( string $name )
String $name: 取得する属性値の属性名
DOMDocument は、PHP5 以降にリリースされた DOM 拡張機能の一部でもあり、html/xml の作成または解析に使用できます。現在、utf-8 エンコーディングのみをサポートしています。
コードは次のとおりです | |
$xmlstring =
$dom = 新しい DOMDocument(); 関数 getArray($node) { if ($node->hasAttributes()) { if ($node->hasChildNodes()) { |
簡易XML
SimpleXML は、PHP5 以降に提供されたシンプルで使いやすい XML ツールのセットで、XML を処理に便利なオブジェクトに変換したり、XML データを整理して生成したりすることができます。ただし、名前空間を含む XML には適用されず、XML は整形式である必要があります。これは、simplexml_import_dom、simplexml_load_file、simplexml_load_string の 3 つのメソッドを提供します。関数名は関数を直感的に説明します。 3 つの関数はすべて SimpleXMLElement オブジェクトを返し、データは SimpleXMLElement 操作を通じて読み取り/追加されます
コードは次のとおりです | |
$xml = simplexml_load_string($string); |
SimpleXML の利点は、開発が簡単であることです。欠点は、処理前に XML 全体をメモリにロードするため、大量のコンテンツを含む XML ドキュメントを解析できない可能性があることです。小さなファイルを読み取っており、XML に名前空間が含まれていない場合は、SimpleXML が適切な選択です。
XMLリーダー
XMLReader も PHP5 以降の拡張機能です (5.1 以降はデフォルトでインストールされます) ドキュメントフロー内をカーソルのように移動したり、各ノードで停止したりするため、非常に柔軟な操作が可能です。入力への高速かつ非キャッシュのストリーミング アクセスを提供し、ストリームまたはドキュメントを読み取ることができるため、ユーザーはそこからデータを抽出し、アプリケーションにとって意味のないレコードをスキップできます。
Google Weather API を使用して情報を取得する例では、XMLReader の使用が示されています。詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
コードは次のとおりです | |
$xml_uri = 'http://www.google.com/ig/api?weather=北京&hl=zh-cn'; $reader = 新しい XMLReader(); //予測データを取得する |
XMLReader は XML Parser に似ていますが、どちらも読み取り中に動作します。大きな違いは、SAX モデルが「プッシュ」モデルであり、新しいノードが読み取られるたびにアナライザーがアプリケーションにイベントをプッシュし、アプリケーションに通知します。 XmlReader を使用すると、リーダーから自由にノードを抽出でき、制御性が向上します。
XMLReader は libxml に基づいているため、一部の関数のドキュメントを参照して、お使いの libxml バージョンに適用できるかどうかを確認する必要があります。

PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PHPは、多数のWebサイトとアプリケーションをサポートし、フレームワークを通じて開発ニーズに適応するため、近代化プロセスで依然として重要です。 1.PHP7はパフォーマンスを向上させ、新機能を紹介します。 2。Laravel、Symfony、Codeigniterなどの最新のフレームワークは、開発を簡素化し、コードの品質を向上させます。 3.パフォーマンスの最適化とベストプラクティスは、アプリケーションの効率をさらに改善します。

phphassiblasifly-impactedwebdevevermentandsbeyondit.1)itpowersmajorplatformslikewordpratsandexcelsindatabase interactions.2)php'sadaptableability allowsitale forlargeapplicationsusingframeworkslikelavel.3)

PHPタイプは、コードの品質と読みやすさを向上させるためのプロンプトがあります。 1)スカラータイプのヒント:php7.0であるため、基本データ型は、int、floatなどの関数パラメーターで指定できます。 3)ユニオンタイプのプロンプト:PHP8.0であるため、関数パラメーターまたは戻り値で複数のタイプを指定することができます。 4)Nullable Typeプロンプト:null値を含めることができ、null値を返す可能性のある機能を処理できます。

PHPでは、クローンキーワードを使用してオブジェクトのコピーを作成し、\ _ \ _クローンマジックメソッドを使用してクローン動作をカスタマイズします。 1.クローンキーワードを使用して浅いコピーを作成し、オブジェクトのプロパティをクローン化しますが、オブジェクトのプロパティはクローニングしません。 2。\ _ \ _クローン法は、浅いコピーの問題を避けるために、ネストされたオブジェクトを深くコピーできます。 3.クローニングにおける円形の参照とパフォーマンスの問題を避けるために注意し、クローニング操作を最適化して効率を向上させます。

PHPはWeb開発およびコンテンツ管理システムに適しており、Pythonはデータサイエンス、機械学習、自動化スクリプトに適しています。 1.PHPは、高速でスケーラブルなWebサイトとアプリケーションの構築においてうまく機能し、WordPressなどのCMSで一般的に使用されます。 2。Pythonは、NumpyやTensorflowなどの豊富なライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習の分野で驚くほどパフォーマンスを発揮しています。


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