我们经常会要碰到把uft-8字符转换在gbk或gb2312编码,但在使用过程中转换经常会碰到一些问题,下面我来介绍利用php自带的字符串转换函数来实现字符编码转换。
iconv函数的一个bug。iconv在转换字符”—”到gb2312时会出错
解决方法很简单,就是在需要转成的编码后加 “//IGNORE” 也就是iconv函数第二个参数后.
如下:
以下为引用的内容:
代码如下 | 复制代码 |
iconv(“UTF-8″,”GB2312//IGNORE”,$data) |
ignore的意思是忽略转换时的错误,如果没有ignore参数,所有该字符后面的字符串都无法被保存。
这个iconv()这个函数,在php5中是内置的.
列子
代码如下 | 复制代码 |
echo $str= '你好,这里是卖咖啡!'; echo iconv('GB2312', 'UTF-8', $str); //将字符串的编码从GB2312转到UTF-8 echo iconv_substr($str, 1, 1, 'UTF-8'); //按字符个数截取而非字节 echo iconv_strlen($str, 'UTF-8'); //得到设定编码的字符串长度 //也有这样用的 $content = iconv("UTF-8","gbk//TRANSLIT",$content); |
但是使用iconv函数可能会碰到如notice: iconv() [function.iconv]: detected an illegal character in input string ...错误了,
原因是因为这个编码范围的问题,gb2312小于gbk小于uft8哦,所以大家转换时要注意了,不过我们php还提供了一个函数mb_detect_encoding他可以比较好的解决这个问题了。
现在把它写成更专业的函数
代码如下 | 复制代码 |
function phpcharset($data, $to) { |
有时我们不知道字符的编码这时会需要先检测出编码再进行转换。
代码如下 | 复制代码 |
|

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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