下面为大家带来一篇老生常谈ThinkPHP中的行为扩展和插件(推荐)。小挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。
原理分析
将标签与类之间的对应关系(如'app_init'=>array('Common\Behavior\InitHook')),通过Hook类中import或add方法,加载到Hook类中静态变量$tags中。当执行Hook中静态方法listen或者exec方法的时候(listen方法中调用了exec),实例化标签对应的类,调用相应的方法(如果是插件,调用传递的方法,如果是行为,调用run方法)。
Hook中exec方法定义如下:
static public function exec($name, $tag,&$params=NULL) { if(false === strpos($name,'\\')) { // 插件(多个入口) $class = "Addons\\{$name}\\{$name}Addon"; }else{ // 行为扩展(只有一个run入口方法) $class = $name.'Behavior'; $tag = 'run'; } $addon = new $class(); return $addon->$tag($params); }
ThinkPHP中的行为
加载标签与类之间的对应关系
// 加载模式行为定义 if(isset($mode['tags'])) { Hook::import(is_array($mode['tags'])?$mode['tags']:include $mode['tags']); } // 加载应用行为定义 if(is_file(CONF_PATH.'tags.php')) // 允许应用增加开发模式配置定义 Hook::import(include CONF_PATH.'tags.php');
模式行为对应关系
在ThinkPHP/Mode/common.php中tags标签中定义
'tags' => array( 'app_begin' => array( 'Behavior\ReadHtmlCache', // 读取静态缓存 ), 'app_end' => array( 'Behavior\ShowPageTrace', // 页面Trace显示 ), 'view_parse' => array( 'Behavior\ParseTemplate', // 模板解析 支持PHP、内置模板引擎和第三方模板引擎 ), 'template_filter'=> array( 'Behavior\ContentReplace', // 模板输出替换 ), 'view_filter' => array( 'Behavior\WriteHtmlCache', // 写入静态缓存 ), )
应用行为对应关系
在Application/Common/Conf/tags.php中定义
调用相应的行为
如Hook::listen('app_begin')相当于调用Behavior\ReadHtmlCache中的run方法。找到该类,可以查看其对应的run方法如下
自定义行为
1.在Application/Common/Conf/tags.php中添加对应关系
'dqs_behavior'=>array('Common\Behavior\Dqs')
将对应关系添加到tags.php,程序会自动将其加载到Hook的$tags变量中,当然也可通过使用Hook中的add方法手动加载。
2.定义Common\Behavior\DqsBehavior类
<?php namespace Common\Behavior; use Think\Behavior; defined('THINK_PATH') or exit(); class DqsBehavior extends Behavior { public function run(&$content){ echo '<pre class="brush:php;toolbar:false">'; print_r('调用了行为Dqs'); echo ''; } }
其中Behavior 类为ThinkPHP自带的抽象类
3.调用行为
效果如下图
自定义插件
1.定义插件文件
通过查看Hook文件中插件类实例化方式($class = "Addons\\{$name}\\{$name}Addon";),可以得知,如果想定义一个名为Dqs的插件,应该在Addons/Dqs目录下定义DqsAddon.class.php文件。程序如下:
<?php namespace Addons\Dqs; class DqsAddon{ public $info = array( 'name'=>'Editor', 'title'=>'dqs测试插件', 'description'=>'主要用于输出', 'status'=>1, 'author'=>'lidequan', 'version'=>'0.1' ); public function dqsTrace($pa){ echo '<pre class="brush:php;toolbar:false">'; print_r($pa); echo ''; } }
2.注册插件
所谓的注册插件,就是将插件的标签与类之间的对应关系,添加到Hook类中静态变量$tags中。对应行为来说,标识符仅仅是一个标识符,可以定义任意的标识符,但是对应插件来说,标识符不能随意定义,因为插件的标识符代表的是插件的方法名。所以上面的插件注册代码如下
\Think\Hook::add('dqsTrace',array('Dqs'));
3.调用插件
$params=array('name'=>'dqs'); \Think\Hook::listen('dqsTrace',$params);
效果如下
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위 내용은 ThinkPHP의 동작 확장 및 플러그인의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

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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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