Apabila kandungan mesej semakin banyak di laman web, aplikasi fungsi paging akan wujud. Mari fokus pada panggilan kelas paging yang disertakan dengan rangka kerja ThinkPHP. Mata ilmu: 1. Fungsi percubaan kiraan 2 Memahami operasi instantiasi kelas Halaman dan parameter yang berkaitan 3 Gunakan fungsi had 4 Memahami fungsi persembahan

Memperkenalkan kelas paging mongodb php yang cekap, dan tidak menggunakan mongodb skip untuk melaksanakan paging Rakan-rakan yang memerlukannya boleh merujuknya, mongodb paging skip+limit paging perlu mengetahui semua keputusan dahulu dan kemudian melangkaunya, jadi. jika anda menanyakan halaman Semakin jauh ke belakang, semakin rendah kecekapan. Jika anda boleh mengetahui rekod terakhir setiap halaman hasil melalui syarat pertanyaan, kemudian gunakan rekod terakhir sebagai syarat pertanyaan untuk menyemak halaman seterusnya Dengan cara ini, rekod saiz halaman akan ditanya setiap kali, dan kecekapan tidak akan menjadi buruk.

Kongsi kelas paging php universal. Paparkan templat dalam halaman, dan parameter pembolehubah boleh digunakan. Templat pautan penomboran yang dipilih pada masa ini, templat pautan penomboran yang tidak dipilih. .

Berkongsi kelas paging untuk PHP untuk melaksanakan operasi kandungan fail, saya menekankan bahawa ia hanya untuk operasi fail untuk rujukan anda Dapatkan jumlah panjang fail Dapatkan parameter yang diluluskan, parameter yang disimpan dan halaman perubahan dinamik.

Memperkenalkan kaedah pembinaan untuk memulakan lokasi imej, skala imej, dapatkan sumber imej, sumber boleh dibuat untuk pelbagai jenis imej, tambah tera air pada imej kawalan.

Mengandungi imej yang dimuat naik, menyokong pelbagai muat naik fail, membenarkan imbuhan fail yang dimuat naik dibiarkan kosong tanpa penyemakan akhiran, menggunakan pemprosesan lakaran kecil untuk imej yang dimuat naik, subdirektori laluan menyimpan fail yang dimuat naik, sama ada hendak menyemak lampiran secara automatik, sama ada nama yang sama wujud untuk menulis ganti , peraturan penamaan fail yang dimuat naik.

Proses dalam talian php untuk memuat naik imej, mampu memotong. Tambah imej tera air Apabila imej tera air melebihi saiz imej sasaran, imej tera air boleh menyesuaikan secara automatik dengan imej sasaran dan mengecilkan imej tera air boleh ditetapkan untuk bergabung dengan latar belakang imej dalam sebarang saiz tanpa ubah bentuk imej Masukkan nama fail imej yang akan diproses, jana nama fail simpan imej baharu, jana lebar imej baharu dan jana ketinggian imej baharu . .

berkongsi dengan anda kelas pemprosesan imej php pelbagai fungsi, fungsi penskalaan yang sama, nama imej yang akan diproses, nama awalan selepas penskalaan, mendapatkan saiz imej mengira perkadaran yang sama , simpan sebagai imej baharu, kembalikan nama imej berskala baharu, fungsi penanda tera air, dapatkan bilangan warna dalam palet imej, dsb.

Artikel ini memperkenalkankelas pemprosesan imej, yang boleh melengkapkan operasi penskalaan, menambah tera air imej dan memangkas pelbagai jenis imej. Lepasi laluan ke imej apabila membuat seketika objek imej. Nilai lalai ialah direktori semasa. Tambah tera air pada imej, Dapatkan sama ada imej tera air ialah laluan semasa atau laluan yang ditentukan.

Beberapa perpustakaan kelas yang biasa digunakan dalam laravel ditulis berdasarkan rangka kerja Laravel Dengan sedikit pengubahsuaian, ia boleh disesuaikan dengan penggunaan kelas ini oleh mana-mana rangka kerja.

CurlMulti ialah perpustakaan kelas berbilang benang PHP, diubah suai untuk QueryList Rakan yang berminat boleh memuat turunnya dan menggunakannya dalam projek mereka sendiri.

Pustaka kelas yang cekap untuk mengekstrak teks daripada HTML. Pustaka kelas yang cekap untuk mengekstrak teks daripada HTML. Pengekstrakan teks menggunakan algoritma pengekstrakan berdasarkan kepadatan teks, yang menyokong pengekstrakan teks daripada dokumen HTML yang dimampatkan Purata masa pengekstrakan untuk setiap halaman ialah 30ms dan kadar ketepatan melebihi 95%. Ciri-ciri Teg tidak relevan dan pengekstrakan teks tidak bergantung pada teg; Menyokong mengekstrak kandungan teks daripada dokumen HTML yang dimampatkan; Menyokong pengeluaran teks asal dengan label; Algoritma teras adalah mudah dan cekap, dan purata masa pengekstrakan adalah kira-kira 30ms.