php—Smarty-2 (19),phpsmarty-219
1、 分界符
l left_delimiter
l right_delimiter
Smarty默认分界符是:”{“,”}”
如果需要改变,可以设置上面两个属性
模板代码:
程序代码:
1、 模板变量赋值
Assign方法两个参数
1) 模板变量名
2) 值
一、 路径设置
1、 Smarty中的几个常用路径
1) 模板路径 template_dir
2) 编译路径 compile_dir
3) 配置文件路径 config_dir
4) 缓存文件路径 cache_dir
以上四个路径是smarty类下的四个属性
2、 在Smarty2.6中,这几个属性可以在类外设置的
Class Smarty{
Var $template_dir;
Var $compile_dir;
Var $config_dir;
Var $cache_dir;
}
3、 在Smarty3.0中,这个属性是这样定义的:
protected $template_dir
protected $compile_dir
这里定义成了受保护成员,也就是说,我们可以继承smarty类,然后可以拥有这几个受保护成员。
在这里,我们发现,可以直接设置这几个受保护成员。
当为一个不存在或不可访问的成员赋值时,自动执行set
当对一个不存在或不可访问的成员取值时,自动执行get
当取值或赋值时,首先检查,方法中$allowed数组是否定义该元素,如果定义过,则直接调用该数组元素对应的smarty方法
通过以上代码,可以得知,在smarty3.0中,有八个方法专门针对于这四个属性取值和赋值
l setTemplateDir()
l setCompileDir()
l setConfigDir()
l setCacheDir()
l getTemplateDir()
l getCompileDir()
l getConfigDir()
l getCacheDir()
建议大家使用以上方法进行路径设置
在Smarty的构造方法中,为以上四个属性设置了默认值。
通过以上程序输出smarty默认路径

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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