这篇文章主要介绍了PHP遍历目录文件的常用方法,结合实例形式总结分析了php针对文件与目录的常用遍历技巧与运行效率,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
本文实例总结了PHP遍历目录文件的常用方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
测试算法(源代码经过本站工具http://tools.jb51.net/code/jb51_php_format进行格式化处理,以便于读者阅读)
算法1.简短系
foreach(glob('*.*') as $filename) { echo 'Filename:'.$filename.; }
算法2.规矩系
if($handle = opendir('C:\\Inetpub\\wwwroot\\test\\')){ echo "Files:\n"; while (false !== ($file = readdir($handle))){ echo "$file\n"; } closedir($handle); }
算法3.函数系
function tree($directory) { $mydir=dir($directory); while($file=$mydir->read()){ if((is_dir("$directory/$file")) AND ($file!=".") AND ($file!="..")) { echo "$file\n"; tree("$directory/$file"); } else echo "$file\n"; } echo "\n"; $mydir->close(); } tree("C:\\Inetpub\\wwwroot\\test\\");
算法4.函数系II
function listDir($dir){ if(is_dir($dir)){ if ($dh = opendir($dir)) { while (($file= readdir($dh)) !== false){ if((is_dir($dir."/".$file)) && $file!="." && $file!=".."){ echo "文件名:",$file; listDir($dir."/".$file."/"); } else{ if($file!="." && $file!=".."){ echo $file; } } } closedir($dh); } } } listDir("C:\\Inetpub\\wwwroot\\test\\");
算法5.递归系
function file_list($dir,$pattern="") { $arr=array(); $dir_handle=opendir($dir); if($dir_handle) { while(($file=readdir($dir_handle))!==false) { if($file==='.' || $file==='..') { continue; } $tmp=realpath($dir.'/'.$file); if(is_dir($tmp)) { $retArr=file_list($tmp,$pattern); if(!emptyempty($retArr)) { $arr[]=$retArr; } } else { if($pattern==="" || preg_match($pattern,$tmp)) { $arr[]=$tmp; } } } closedir($dir_handle); } return $arr; } print_r(file_list("C:\\Inetpub\\wwwroot\\test\\"));
测试方法
我们采取在测试代码的头部和尾部添加如下的内容来检测执行时间,并测试5次取平均结果作为最终成绩。
$stime=microtime(true); //测试代码 //...... //...... $etime=microtime(true); $total=($etime-$stime)*1000; echo "{$total} Millisecond(s)";
测试结果:
算法1
算法1在浏览器能正确输出所有项目,5次测验耗费的时间分别是:
平均用时=3803.618621824 毫秒
算法2
算法2在浏览器也能正确输出所有项目,但在开头会给出“..”(上级目录)的信息。5次测验耗费的时间分别是:
平均用时=381.0853481294 毫秒
算法3
算法3在浏览器能正确输出所有项目,也仍会给出“..”(上级目录)的信息。5次测验耗费的时间分别是:
平均用时=24299.2805485 毫秒
算法4
算法4和算法3类似,在浏览器能正确输出所有项目,5次测验耗费的时间分别是:
平均用时=24020.66812516 毫秒
算法5
算法5曾一度让我以为IIS又出问题了。虽说它在浏览器能正确输出所有项目,但数据的结果默认为数组。5次测验耗费的时间分别是:
平均用时=61411.31243706 毫秒
测试总结
根据测试结果,我们很容易得出下面的速度排名。
算法2 > 算法1 > 算法4 > 算法3 > 算法5
为什么算法2要比其他算法都高效一些呢?
实际上是因为算法中只使用了php中内置用来读取目录内容的函数“readdir()” 。除了算法1以外,其他算法在引用readdir()的时候,为了弥补函数的先天不足,干了很多其他的事情。
如果说,我们需要指定扩展名的列举目录内所有文件的话。Rt推荐使用算法1的模式,我们将代码写成这样就可以了。
foreach(glob('*.需要的扩展名') as $filename) { echo 'Filename:'.$filename.; }
结语
不管作为一个代码新手还是一个资深的程序员,在堆砌代码的时候,更应该关注程序的效率和安全。
请不要忽略任何一种可能,也请不要让孩子般的代码成为拖累服务器的罪魁祸首。
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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.

PHP에서는 클론 키워드를 사용하여 객체 사본을 만들고 \ _ \ _ Clone Magic 메소드를 통해 클로닝 동작을 사용자 정의하십시오. 1. 복제 키워드를 사용하여 얕은 사본을 만들어 객체의 속성을 복제하지만 객체의 속성은 아닙니다. 2. \ _ \ _ 클론 방법은 얕은 복사 문제를 피하기 위해 중첩 된 물체를 깊이 복사 할 수 있습니다. 3. 복제의 순환 참조 및 성능 문제를 피하고 클로닝 작업을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해주의를 기울이십시오.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.


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