PHP를 사용하여 Baidu Wenxinyiyan API 인터페이스의 데이터 전처리 및 압축 전송을 개발하고 구현합니다.
PHP를 사용하여 Baidu Wenxin Yiyan API 인터페이스의 데이터 전처리 및 압축 전송을 개발 및 구현합니다.
인터넷이 발전함에 따라 인터페이스에 대한 사람들의 요구가 점점 더 많아지고 있습니다. Baidu Wenxin Yiyan API 인터페이스는 흥미로운 문장, 유명한 말, 격언을 제공할 수 있는 매우 인기 있는 인터페이스입니다. 인터페이스의 효율성과 성능을 향상시키기 위해 인터페이스 데이터에 대해 일부 전처리 및 압축 전송을 수행하여 데이터 전송 속도를 높이고 대역폭 사용량을 줄일 수 있습니다.
우선 Baidu Wenxin Yiyan API 인터페이스를 사용하려면 Baidu Open Platform에서 API Key를 신청해야 합니다. 애플리케이션이 성공적으로 완료되면 요청 인터페이스에 대한 자격 증명 역할을 할 키를 얻을 수 있습니다.
다음으로 PHP 개발을 사용하여 인터페이스 데이터의 전처리 및 압축 전송을 구현합니다. 먼저 cURL 라이브러리를 사용하여 요청을 보내고 요청이 올바르게 처리되었는지 확인하기 위해 요청 헤더의 일부로 API 키를 포함합니다.
// 请求URL $url = 'https://api.lwl12.com/hitokoto/v1'; // 请求头 $headers = [ 'X-Bce-Date: ' . date('Y-m-d H:i:s'), 'X-Bce-Key: ' . $apiKey ]; // 创建cURL会话 $ch = curl_init(); // 设置请求的URL和请求头 curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers); // 执行请求 $response = curl_exec($ch); // 关闭cURL会话 curl_close($ch);
인터페이스 요청이 성공하면 JSON 형식의 응답 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 전송 크기를 줄이기 위해 응답 결과를 압축할 수 있습니다. PHP에서는 gzencode 함수를 사용하여 JSON 문자열을 압축할 수 있습니다.
// 压缩响应结果 $compressedResponse = gzencode($response, 9); // 设置响应头,指定压缩格式和内容编码 header('Content-Type: application/json'); header('Content-Encoding: gzip'); header('Content-Length: ' . strlen($compressedResponse)); // 输出压缩后的响应结果 echo $compressedResponse;
위 코드를 통해 Baidu Wenxin Yiyan API 인터페이스 데이터의 전처리 및 압축 전송을 구현했습니다.
응답 결과를 정상적으로 압축 해제하려면 클라이언트 측에서 응답의 압축을 풀어야 한다는 점에 주목할 필요가 있습니다. JavaScript에서는 pako
라이브러리를 사용하여 압축을 풀 수 있습니다. 다음은 간단한 압축 풀기 예시입니다. pako
库来解压缩。以下是一个简单的解压缩示例:
// 发送请求 fetch('https://your-api-url') .then(response => response.blob()) .then(blob => { // 创建一个FileReader对象 const reader = new FileReader(); // 读取响应数据并解压缩 reader.onload = function() { const compressedData = new Uint8Array(reader.result); const uncompressedData = pako.inflate(compressedData, { to: 'string' }); // 处理解压缩后的数据 console.log(uncompressedData); }; // 将响应数据转化为ArrayBuffer reader.readAsArrayBuffer(blob); });
在上述代码中,我们使用了JavaScript的fetch
API发送了一个请求,并且将响应结果转化为了Blob
对象。然后,我们利用FileReader
对象将Blob
数据读取为一个ArrayBuffer
。最后,使用pako.inflate
rrreee
fetch
API를 사용하여 요청을 보내고 응답 결과를 Blob
개체로 변환합니다. 그런 다음 FileReader
개체를 사용하여 Blob
데이터를 ArrayBuffer
로 읽어옵니다. 마지막으로 pako.inflate
메서드를 사용하여 압축된 데이터를 문자열로 풀어서 처리합니다. 위의 PHP 코드 예제를 통해 Baidu Wenxin Yiyan API 인터페이스 데이터의 전처리 및 압축 전송을 성공적으로 구현하고 해당 JavaScript 압축 해제 코드를 제공했습니다. 이는 인터페이스의 응답 속도를 높일 뿐만 아니라 데이터 전송 크기를 줄이고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 물론 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 특정 요구 사항에 따라 인터페이스 데이터에 대한 다른 처리를 수행할 수도 있습니다. 🎜위 내용은 PHP를 사용하여 Baidu Wenxinyiyan API 인터페이스의 데이터 전처리 및 압축 전송을 개발하고 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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