<a href="http://www.php.cn/wiki/125.html" target="_blank"><p> 用 code> ループ<code style="margin:0px; padding:0px; border:0px; color:rgb(153,0,0); font-size:11pt; font-family:Consolas,'Courier New',Courier,mono"><a href="http://www.php.cn/wiki/125.html" target="_blank">For</a>
循环<a href="http://www.php.cn/wiki/121.html" target="_blank">While</a>
循环<a href="http://www.php.cn/wiki/127.html" target="_blank">Foreach</a>
循环
For循环
for循环用于已经确定将你的表达式需要执行多少次的情况。
语法:
for (initialization; condition; increment) { code to be executed; }
<p style="margin-top: 6px;"><?phpfor ($i=1; $i<=100000; $i++)<br/>{ echo "The number is " . $i . "<br>";<br>}?><br></p>
While循环
while表达式将会执行一段代码直到条件语句为false。While循环通常更适合数据库相关操作。
语法:
while (condition) { code to be executed; }
<!--?php// If you had an array with fruit names and prices in you could use foreach$fruit = array( "orange" =--> "5.00", "apple" => "2.50", "banana" => "3.99" ); foreach ($fruit as $key => $value) { "$key is $value dollars "; } ?>
三种循环的比较
我们知道在PHP中有多种循环,现在我们需要知道哪种循环更加高效,以便于我们编写的应用更快。
下面我们开始实验进行对比.
While循环 vs. For循环
<?php // While Loop $a=0; while($a < 1000) { $a++; }?>
VS.
<?php // For Loop for($a = 0; $a < 1000;) { $a++; }?>
上述实验证明While循环比For循环执行效率要高出19.71%。因此,推荐尽可能的使用while循环而不是For循环。
For循环 vs Foreach循环
<?php $test = array(1 => "cat", "dog" => 0, "red" => "green", 5 => 4, 3, "me"); $keys = array_keys($test); $size = sizeOf($keys); for($a = 0; $a
VS.
<?php $ test = array(1 => "cat", "dog" => 0, "red" => "green", 5 => 4, 3, "me"); foreach($test as $t){ }?>
上述实验证明Foreach
循环比For
<a href="http://www.php.cn/wiki/121.html" target="_blank">while</a>
ループli>
<a href="http://www.php.cn/wiki/127.html" target="_blank">Foreach<br></a>
ループ
For ループ🎜
🎜for ループは、式 🎜 を実行する必要がある回数。 🎜🎜構文:🎜rrreeerrreeewhile ループ🎜
🎜while 式は、条件文が false になるまでコードのセクションを実行します。 While ループは通常、データベース関連の操作に適しています。 🎜🎜🎜構文:🎜rrreeerrreeethreeさまざまなループの比較
🎜 PHP、次に、より高速なアプリケーションを作成できるように、どのループがより効率的かを知る必要があります。 🎜🎜比較のための実験を始めましょう。🎜while ループと For ループ
rrreee🎜VS.🎜rrreee🎜 上記の実験は、while ループが For ループよりも 19.71% 効率的であることを証明しています。したがって、可能な限り For ループの代わりに while ループを使用することをお勧めします。 🎜For ループと Foreach ループ h3>rrreee🎜 VS.🎜rrreee🎜 上記の実験は、Foreach
ループ率For
ループは 141.29% 高速です!🎜🎜結論🎜🎜これらのループは通常、さまざまな目的を達成するために使用されます。実行効率におけるループのパフォーマンス。実行効率を追求する必要がある場合は、通常、for ループではなく while ループを使用することをお勧めします。同様に、foreach ループと LOOP ループの間でも、できるだけ foreach ループを使用します。次に、テンプレートでループを効果的に使用する方法を見ていきます。ご期待ください。 🎜🎜🎜🎜
以上がPHP の For、while、および Foreach ループの比較の詳細な紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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