如何在 Windows 上安装 cURL
问题:
尽管遵循了所有必要的说明,PHP 脚本仍然失败当调用curl时执行,返回curl_version()函数未定义的错误。 phpinfo() 函数确认 cURL 扩展已启用。
解决方案:
要在 Windows 上安装 cURL,请按照以下步骤操作:
- 访问 cURL 下载页面 https://curl.haxx.se/dlwiz?type=bin。
- 选择您的操作系统(Windows 32 或 64 位)并单击“选择!”。
- 选择适当的终端类型(Windows 命令提示符或 Cygwin/MinGW)并单击“选择!”。
- 如有必要,选择您的 Windows 操作系统并单击“完成”。
- 单击“下载”以获取启用或禁用 SSL 的版本。
- 将下载的 zip 文件解压到易于访问的位置,例如 C:Program Files。
测试 cURL:
- 打开 Windows 命令提示符终端(运行 > cmd)。
- 设置路径以包含curl.exe 所在的目录(例如, "set path=%path%;c:Program Filescurl")。
- 输入“curl”。如果curl安装成功并且路径正确,您应该看到以下消息:“curl: try 'curl –help' or 'curl –message' for more information”。
附加说明:
- 确保 Apache 服务器使用正确的 PHP.exe 版本。
- 验证 PHP.ini 文件包含正确的 extension_dir 和扩展名=php_curl.dll 设置。
XAMPP 安装(可选):
如果遇到持续问题,请考虑安装 XAMPP,这是一个预配置的 Web 服务器套件其中包括 cURL 和 Windows 上 PHP 开发的其他基本组件。欲了解更多信息,请访问 https://www.apachefriends.org/index.html。
以上是为什么启用了 cURL 扩展后,调用 cURL 时我的 PHP 脚本无法执行?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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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