最近有点迷惘,还想请大家指导下学习的方法
这段时间接触了php,也做了相关的小项目测试(留言板,上传工具什么的)。 想继续深入学习php,不知道自学该如何入手,而且最重要的是,据说要学好php必须先熟练掌握html+css(html+css这个我不是特别的熟练),我必须先学好html+css,再来学php吗?
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不用,直接学,重在数据处理,而不是样式,基础的标签还是会点好,还没见过不认识div标签把php学到巅峰了的,哈哈
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不是据说什么,而是将来如果要从事这方面的工作就会不可避免的要和html和css以及js打交道,本来这些东西是属于前端开发的工作,但这年头哪有分得那么清楚呢,将来你不但要弄这些应该还包括SQL也就是数据库的方面也要涉及。如果单纯的说学习php 那基本上可以说不需要跟上面的任何一项扯上什么关系。
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web开发。本身。这些都是要会的。要明白自己是干什么的。搞php。就先学好php。捎带着学学其它的。有时间了在细心研究
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教你两大法宝:
1.百度,谷歌也行
2.参考手册例如 w3cschool
标签,div+css那都是浮云,那都是UI设计师的活,保你自学几天,然后模仿哥网站就行了。
php重在数据也业务逻辑的处理,数据库的操作,文件,xml,的操作,框架的使用等等,
那才是技术的核心。
给点分吧,我严重缺分。

PHP는 현대적인 프로그래밍, 특히 웹 개발 분야에서 강력하고 널리 사용되는 도구로 남아 있습니다. 1) PHP는 사용하기 쉽고 데이터베이스와 완벽하게 통합되며 많은 개발자에게 가장 먼저 선택됩니다. 2) 동적 컨텐츠 생성 및 객체 지향 프로그래밍을 지원하여 웹 사이트를 신속하게 작성하고 유지 관리하는 데 적합합니다. 3) 데이터베이스 쿼리를 캐싱하고 최적화함으로써 PHP의 성능을 향상시킬 수 있으며, 광범위한 커뮤니티와 풍부한 생태계는 오늘날의 기술 스택에 여전히 중요합니다.

PHP에서는 약한 참조가 약한 회의 클래스를 통해 구현되며 쓰레기 수집가가 물체를 되 찾는 것을 방해하지 않습니다. 약한 참조는 캐싱 시스템 및 이벤트 리스너와 같은 시나리오에 적합합니다. 물체의 생존을 보장 할 수 없으며 쓰레기 수집이 지연 될 수 있음에 주목해야합니다.

\ _ \ _ 호출 메소드를 사용하면 객체를 함수처럼 호출 할 수 있습니다. 1. 객체를 호출 할 수 있도록 메소드를 호출하는 \ _ \ _ 정의하십시오. 2. $ obj (...) 구문을 사용할 때 PHP는 \ _ \ _ invoke 메소드를 실행합니다. 3. 로깅 및 계산기, 코드 유연성 및 가독성 향상과 같은 시나리오에 적합합니다.

섬유는 PHP8.1에 도입되어 동시 처리 기능을 향상시켰다. 1) 섬유는 코 루틴과 유사한 가벼운 동시성 모델입니다. 2) 개발자는 작업의 실행 흐름을 수동으로 제어 할 수 있으며 I/O 집약적 작업을 처리하는 데 적합합니다. 3) 섬유를 사용하면보다 효율적이고 반응이 좋은 코드를 작성할 수 있습니다.

PHP 커뮤니티는 개발자 성장을 돕기 위해 풍부한 자원과 지원을 제공합니다. 1) 자료에는 공식 문서, 튜토리얼, 블로그 및 Laravel 및 Symfony와 같은 오픈 소스 프로젝트가 포함됩니다. 2) 지원은 StackoverFlow, Reddit 및 Slack 채널을 통해 얻을 수 있습니다. 3) RFC에 따라 개발 동향을 배울 수 있습니다. 4) 적극적인 참여, 코드에 대한 기여 및 학습 공유를 통해 커뮤니티에 통합 될 수 있습니다.

PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 높은 실행 효율로 웹 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리를 갖춘 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다.

PHP는 죽지 않고 끊임없이 적응하고 진화합니다. 1) PHP는 1994 년부터 새로운 기술 트렌드에 적응하기 위해 여러 버전 반복을 겪었습니다. 2) 현재 전자 상거래, 컨텐츠 관리 시스템 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 3) PHP8은 성능과 현대화를 개선하기 위해 JIT 컴파일러 및 기타 기능을 소개합니다. 4) Opcache를 사용하고 PSR-12 표준을 따라 성능 및 코드 품질을 최적화하십시오.

PHP의 미래는 새로운 기술 트렌드에 적응하고 혁신적인 기능을 도입함으로써 달성 될 것입니다. 1) 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너화 및 마이크로 서비스 아키텍처에 적응, Docker 및 Kubernetes 지원; 2) 성능 및 데이터 처리 효율을 향상시키기 위해 JIT 컴파일러 및 열거 유형을 도입합니다. 3) 지속적으로 성능을 최적화하고 모범 사례를 홍보합니다.


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