웹사이트에 메시지 내용이 많아지면 페이징 기능의 적용이 시작됩니다. ThinkPHP 프레임워크와 함께 제공되는 페이징 클래스 호출에 집중해 보겠습니다. 지식 포인트: 1. 카운트 기능 체험 2. 페이지 클래스 인스턴스화 작업 및 관련 매개변수 이해하기 3. 제한 기능을 사용하세요 4. 쇼 기능 이해

mongodb의 효율적인 PHP 페이징 클래스를 도입했으며, 페이징을 구현하기 위해 mongodb 건너뛰기를 사용하지 않았습니다. 필요한 친구는 이를 참조할 수 있습니다. mongodb 페이징 건너뛰기+제한 페이징은 먼저 모든 결과를 찾아 건너뛰어야 합니다. 페이지를 쿼리하는 경우 더 멀리 갈수록 효율성이 떨어집니다. 쿼리 조건을 통해 각 결과 페이지의 마지막 레코드를 알 수 있으면 마지막 레코드를 쿼리 조건으로 사용하여 다음 페이지를 확인하면 매번 페이지 크기 레코드를 쿼리하게 되어 효율성이 향상됩니다. 나쁘지 않을 것입니다.

범용 PHP 페이징 클래스를 공유하세요. 템플릿을 페이지 단위로 표시하고 가변 매개변수를 사용할 수 있습니다. 현재 선택된 페이지 매김 링크 템플릿, 선택되지 않은 페이지 매김 링크 템플릿. 텍스트 표시 설정, 페이징 템플릿 설정, 선택한 페이징 템플릿 설정, 선택되지 않은 페이징 템플릿 설정.

파일 내용 작업을 구현하기 위해 PHP용 페이징 클래스를 공유했습니다. 파일의 전체 길이를 가져옵니다. 현재 전달된 매개변수, 페이지를 가져옵니다. 매개변수.

이미지 위치를 초기화하는 구축 방법 소개, 이미지 크기 조정, 이미지 리소스 확보, 다양한 유형의 이미지에 대한 리소스 생성 가능, 이미지에 워터마크 추가 사진, 위치 제어.

업로드된 이미지를 포함합니다. 여러 파일 업로드를 지원합니다. 업로드된 파일 접미사를 접미사 확인 없이 공백으로 둘 수 있습니다. 업로드된 이미지에 대해 썸네일 처리를 사용합니다. 하위 디렉터리 이름 하위 유형이 맞춤 설정됩니다. 업로드한 파일 저장 경로, 첨부파일 자동 확인 여부, 덮어쓰기 위해 같은 이름이 존재하는지, , 업로드한 파일 명명 규칙.

자를 수 있는 이미지 업로드를 위한 PHP 온라인 프로세스입니다. 워터마크 이미지를 추가합니다. 워터마크 이미지가 대상 이미지의 크기를 초과하면 워터마크 이미지가 자동으로 대상 이미지에 맞춰 축소됩니다. 워터마크 이미지는 배경과 병합되도록 설정할 수 있습니다. 이미지를 변형하지 않고 어떤 크기의 이미지도 생성할 수 있습니다. 처리할 이미지의 파일 이름을 입력하고, 새 이미지의 저장 파일 이름을 생성하고, 새 이미지의 너비를 생성하고, 새 이미지의 높이를 생성합니다 .

다기능 PHP 이미지 처리 클래스를 공유했습니다. 균등 스케일링 기능, 처리할 이미지 이름, 스케일링 후 접두사 이름, 후 이미지 크기 얻기 동일한 비율 계산, 새 이미지로 저장, 새 크기의 이미지 이름 반환, 워터마크 표시 기능, 이미지 팔레트의 색상 수 가져오기 등

이 글에서는 크기 조정, 이미지 워터마크 추가, 다양한 유형의 이미지 자르기 작업을 완료할 수 있는이미지 처리 클래스를 소개합니다. 이미지 개체를 인스턴스화할 때 이미지 경로를 전달합니다. 기본값은 현재 디렉터리입니다. 이미지에 워터마크를 추가하고, 워터마크 이미지가 현재 경로인지 아니면 지정된 경로인지 확인하세요.

Laravel에서 일반적으로 사용되는 일부 클래스 라이브러리는 Laravel 프레임워크를 기반으로 작성되었으며 약간만 수정하면 모든 프레임워크에서 이러한 클래스를 사용하도록 조정할 수 있습니다.

CurlMulti는 QueryList용으로 수정된 PHP 다중 스레드 클래스 라이브러리입니다. 관심 있는 친구들은 이를 다운로드하여 자신의 프로젝트에 사용할 수 있습니다.

HTML에서 텍스트를 추출하기 위한 효율적인 클래스 라이브러리입니다. HTML에서 텍스트를 추출하기 위한 효율적인 클래스 라이브러리입니다. 텍스트 추출은 압축된 HTML 문서에서 텍스트 추출을 지원하는 텍스트 밀도 기반 추출 알고리즘을 사용하며, 각 페이지의 평균 추출 시간은 30ms이고 정확도는 95% 이상입니다. 특징 태그는 관련이 없으며 텍스트 추출은 태그에 의존하지 않습니다. 압축된 HTML 문서에서 텍스트 콘텐츠 추출을 지원합니다. 라벨이 있는 원본 텍스트 출력을 지원합니다. 핵심 알고리즘은 간단하고 효율적이며 평균 추출 시간은 약 30ms입니다.