弱弱的问一下,大伙平常都是肿么传递数据的呢?
比如:需要查询数据库读取数据源,整理后需要用 js 渲染做个图表
我的想法是:
索引页是个 php,用户点击有兴趣的条目然后更新索引页。可是用什么方式更新页面比较合理呢?更新需要产生对应的图表,意味着需要查询数据库。用户点击条目是用 js 响应还是通过 GET 参数刷新当前页面呢?
另外就是 js 的选择,我是战五渣,只会一些简单的 jQuery,纯 js 写页面控制什么基本就是白痴。使用其他渲染库有一些是不依赖 jQuery 的,我也想让页面轻量一些,此时应该考虑学习纯 js 还是继续加载 jQuery 呢?
回复内容:
弱弱的问一下,大伙平常都是肿么传递数据的呢?
比如:需要查询数据库读取数据源,整理后需要用 js 渲染做个图表
我的想法是:
索引页是个 php,用户点击有兴趣的条目然后更新索引页。可是用什么方式更新页面比较合理呢?更新需要产生对应的图表,意味着需要查询数据库。用户点击条目是用 js 响应还是通过 GET 参数刷新当前页面呢?
另外就是 js 的选择,我是战五渣,只会一些简单的 jQuery,纯 js 写页面控制什么基本就是白痴。使用其他渲染库有一些是不依赖 jQuery 的,我也想让页面轻量一些,此时应该考虑学习纯 js 还是继续加载 jQuery 呢?
- 用户点击需要更新数据,建议使用
AJAX
后台查询。图标页面对体验的要求很高。同样,第一页的数据应该也是AJAX
获取的,这样可以让用户看到绘图
的动画过程,非常炫。 - 为什么不用
jQuery
,jQuery 改良了很多 js 的特性,让 js 变的跟 PHP 一样容易上手,非常强大。一个压缩过的 jQuery 库只有几十K
,用户随随便便一张图片就200K
,没必要省这一点点体积。
这个你可以看下restapi,查询是get请求。AJAX请求后得到数据,直接在页面渲染出来。
用 JSON 构建 API 的标准指南 还没有翻译完,希望对你有帮助。
php做好json数据,js接收,ajax,页面跳转都可以,图表的话可以用一些图表库,svg的raphael, d3. jquery用就用,很多好的特性,比如ajax,页面展现,不用是给自己找麻烦

PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

PHP起源于1994年,由RasmusLerdorf开发,最初用于跟踪网站访问者,逐渐演变为服务器端脚本语言,广泛应用于网页开发。Python由GuidovanRossum于1980年代末开发,1991年首次发布,强调代码可读性和简洁性,适用于科学计算、数据分析等领域。

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。

PHP在现代化进程中仍然重要,因为它支持大量网站和应用,并通过框架适应开发需求。1.PHP7提升了性能并引入了新功能。2.现代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter简化开发,提高代码质量。3.性能优化和最佳实践进一步提升应用效率。

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

PHP类型提示提升代码质量和可读性。1)标量类型提示:自PHP7.0起,允许在函数参数中指定基本数据类型,如int、float等。2)返回类型提示:确保函数返回值类型的一致性。3)联合类型提示:自PHP8.0起,允许在函数参数或返回值中指定多个类型。4)可空类型提示:允许包含null值,处理可能返回空值的函数。

PHP中使用clone关键字创建对象副本,并通过\_\_clone魔法方法定制克隆行为。1.使用clone关键字进行浅拷贝,克隆对象的属性但不克隆对象属性内的对象。2.通过\_\_clone方法可以深拷贝嵌套对象,避免浅拷贝问题。3.注意避免克隆中的循环引用和性能问题,优化克隆操作以提高效率。

PHP适用于Web开发和内容管理系统,Python适合数据科学、机器学习和自动化脚本。1.PHP在构建快速、可扩展的网站和应用程序方面表现出色,常用于WordPress等CMS。2.Python在数据科学和机器学习领域表现卓越,拥有丰富的库如NumPy和TensorFlow。


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