例如:'胥'經過json_encode處理後變為'u80e5',最終的json中中文部分被替換為unicode編碼。我們要解決的就是將物件轉換為json並保證物件內部的中文在json中仍然是以正常的中文出現,現在看來只使用json_encode是不能達到目的的。
我的解決方法:先將類別中的中文字段進行url編碼(urlencode),然後再對物件進行json編碼(jsonencode),最後url解碼(urldecode)json,即最終的json,裡面的中文依舊是那個中文!
測試程式碼如下:
複製程式碼 程式碼如下:
class myClass {
public $item1 = 1;
$ /url編碼,避免json_encode將中文轉為unicode
$this->item2 = urlencode($this->item2);
$str_json = json_encode($this);
//url解碼,轉完json後將各屬性回傳,確保物件屬性不變
$this->item2 = urldecode($this->item2);
return urldecode($str_json);
}
}
$c = new myClass();
}
}
$c = new myClass();
}
}
$c = new myClass();
}
}
$c = new myClass();
} );
echo '
';
echo '
';
echo json_encode($c);
echo '
'code echoson_encho; ('胥'); ?>
複製程式碼
程式碼如下:
{"item1":1,"item2":"v42" :1,"item2":"中文"}
{"item1":1,"item2":"u4e2du6587"}"u80e5"
🎜🎜希望本文能起到磚拋引玉的解決作用,收集大家更好的解決方法… …! 🎜 以上就介紹了json_encode php中json_encode中文編碼問題分析,包括了json_encode方面的內容,希望對PHP教程有興趣的朋友有幫助。 🎜 🎜 🎜
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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