CodeIgniter配置之autoload.php自动加载用法分析,codeigniterautoload
本文实例分析了CodeIgniter配置之autoload.php自动加载用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
CodeIgniter带了自动加载的功能,可以全局加载类库、模型、配置、语言包等,对于需要全局使用的功能相当方便。
例如:有个全局函数写在app_helper.php中,需要全局加载这个函数,只需设置autoload.php:
复制代码 代码如下:$autoload['helper'] = array('app');
接下来,所有的地方都可以使用了,配置、模型等配置相似。但方便的同时也需要考虑下该种加载方式有何弊端。
如果一个项目中分了两块,如前台、后台,那这个功能是否为前后台都必须? 如果前后台还有不同的业务模块区分, 是否是每个模块都要用到?
如果都需要, 那写在这里就很好, 如果不需要, 就不建议写在这里。
对于相关的类库、函数调用应该按需加载
实现加载的方式有很多,可以在指定的页面load, 可以在公用的控制器、函数里面load, 一经load即可全局使用。个人的常用做法是忽略该文件,手动加载全局函数等。
说到这里,顺便说下CI的加载机制。下面为类库、函数等的加载方式:
$this->load->library('session'); $this->load->model('hello_model'); $this->load->helper(array('url', 'array')); $this->load->language(array('user_menu', 'user_tips'));
加载方式统一,使用起来比较简单,但load类库时传参有点不方便。再次load类库时不会再去加载,而是从保存好的静态数组中拿出来,需要注意下成员属性的状态,防止因为值还存在而导致程序异常。
更多关于CodeIgniter相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《codeigniter入门教程》和《CI(CodeIgniter)框架进阶教程》
希望本文所述对大家基于CodeIgniter框架的PHP程序设计有所帮助。
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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP在現代化進程中仍然重要,因為它支持大量網站和應用,並通過框架適應開發需求。 1.PHP7提升了性能並引入了新功能。 2.現代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter簡化開發,提高代碼質量。 3.性能優化和最佳實踐進一步提升應用效率。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP類型提示提升代碼質量和可讀性。 1)標量類型提示:自PHP7.0起,允許在函數參數中指定基本數據類型,如int、float等。 2)返回類型提示:確保函數返回值類型的一致性。 3)聯合類型提示:自PHP8.0起,允許在函數參數或返回值中指定多個類型。 4)可空類型提示:允許包含null值,處理可能返回空值的函數。

PHP中使用clone關鍵字創建對象副本,並通過\_\_clone魔法方法定制克隆行為。 1.使用clone關鍵字進行淺拷貝,克隆對象的屬性但不克隆對象屬性內的對象。 2.通過\_\_clone方法可以深拷貝嵌套對象,避免淺拷貝問題。 3.注意避免克隆中的循環引用和性能問題,優化克隆操作以提高效率。

PHP適用於Web開發和內容管理系統,Python適合數據科學、機器學習和自動化腳本。 1.PHP在構建快速、可擴展的網站和應用程序方面表現出色,常用於WordPress等CMS。 2.Python在數據科學和機器學習領域表現卓越,擁有豐富的庫如NumPy和TensorFlow。


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