在php中JSON数据处理最常用的就是直接使用json_encode()与json_decode()函数进行处理,他下我就这两个json处理函数给各位同学详细介绍json在应用中的各种用法,希望对大家所有帮助。
json_encode() ,PHP数据->JSON
json_encode只有一个参数,参数除了resource 类型之外,可以为任何数据类型。但是我们一般是传入数组,如下例子
代码如下 | 复制代码 |
$arr = array( |
得出的是json字符串
{"name":"manson","age":23,"sex":1}
这时一般是把转换后的字符串输出到前端处理,常用于ajax做数据交互,或者一些前端模板的数据输出。json_encode需要注意的一个问题就是中文的编码问题,假如PHP页面的编码是非utf-8的,在json_encode之前,必须把有中文内容的部分转换成utf-8编码,否则输出到前端的时候会乱码。解决的方法网上有很多,这里举一个简单的编码转换例子
代码如下 | 复制代码 |
$arr = array( "name" => "张三", "age" => 23, "sex" => 1 ); $arr['name'] = iconv("gbk","utf-8",$arr['name']); $json_str = json_encode($arr); |
PHP数据
json_decode有两个参数,第一个参数是待解码的json字符串,传入的一定要是一个合符规范的json格式,其实json_decode就是json_encode的逆过程
代码如下 | 复制代码 |
$json_str = '{"name":"manson","age":23,"sex":1}'; |
这里需要注意的是,json_decode的第2个参数传的是true,意思是解码后返回数组格式,假如传false或是不传第2个参数,解码后将返回对象格式,例如上面的代码返回对象格式是
代码如下 | 复制代码 |
object(stdClass)#1 (3) { ["name"]=> string(6) "manson" ["age"]=> int(23) ["sex"]=> int(1) } |
对象格式相对于数组格式来说,取得对应数据的难度会增大,特别对于多层级数据结构,还是转换成数组形式为好,也就是json_decode第2个参数记得传true。
处理提交的JSON数据
POST方式(GET方式也要注意)向PHP提交了一个JSON数据,比如:
代码如下 | 复制代码 |
{"a":1,"b":2} |
在PHP中取出这个数据:
代码如下 | 复制代码 |
$s=$_POST['data'] ;//or $_GET['data'] |
然后这个串取出后是被转义的:
代码如下 | 复制代码 |
{"a":1,"b":2} |
如果直接调用:
$obj = json_decode($s); print_r($obj);
代码如下
复制代码
echo $obj->a;
是错误的,会报告错误.
如果$s直接定义:
代码如下 | 复制代码 |
$s='{"a":1,"b":2}'; |
则没有问题.
所以在PHP中处理JSON时需要进行一下转义处理:
代码如下 | 复制代码 |
$s=stripslashes($_POST['data']) ; |
这样再进行json解码就可以了.
PHP 获取接口内容
假设接口文件页面为:/api.php?action=open_getBlogList&only_recommend=1&limit=5 ,那么我们可以使用下面语句获取这个接口文件内容:
代码如下 | 复制代码 |
$handle = fopen("/api.php?action=open_getBlogList&only_recommend=1&limit=5","rb"); $content = ""; while (!feof($handle)) { $content .= fread($handle, 10000); } fclose($handle); |
这样 content 保存的就是 JSON api 内容。
PHP 解析 JSON 并显示
原始的内容是无法直接调用的,必须被 PHP 进行进一步处理,才能被调用显示在网页中。在 PHP 5.2 及后续版本中,使用 json_decode() 函数来解析 JSON 数据,将其转换成 PHP 可以调用的数据格式。例如:
代码如下 | 复制代码 |
$content = json_decode($content); |
解析之后呢,我们就可以按照 PHP 中调用数组数据的方法一样的调用 JSON 中的数据。这个调用方法需要按照具体的 JSON 数据格式来写,演示请看下面。关于 json_decode 函数的使用,具体看 PHP 手册,这里不再赘述:http://php.net/manual/en/function.json-decode.php
实战 api
细心的朋友会发现 潜行者m 博客的边栏最下面多了一个“友文推荐”模块,里面推荐了一些琼台博客的文章。
友文推荐是琼台博客倡议的一种博客之间交流方式,比传统的友情链接更有效,同时实现了博客内容互补。由于琼台博客的博客程序是他自己本人编写的,所以他提供了 JSON api 接口,可以获取到最新的可推荐的文章。
本人使用 PHP 获取这个 JSON 接口,然后输出到自己博客的边栏中,下面来实战操作一下。
第一步,查看 api 调用方式
根据文档,我使用了 /api.php?action=open_getBlogList&only_recommend=1&limit=5 这样的参数,意思就是调用五条他推荐的文章。
第二步,获取 api 结构数据
很简单,上面说过了,具体代码如下:
代码如下 | 复制代码 |
$handle = fopen("/api.php?action=open_getBlogList&only_recommend=1&limit=5","rb"); $content = ""; while (!feof($handle)) { $content .= fread($handle, 10000); } |
fclose($handle);先打开这数据文件,然后把所有内容保存到 content 变量中,因为可以肯定 api 数据不会超过 10000个字符,所以用 10000 作为 fread 函数的第二个参数。这样,api 返回的 JSON 数据就保存在了 content 变量中。
第三步,解析并输出内容
使用下面代码解析数据,然后调用输出
代码如下 | 复制代码 |
$content = json_decode($content); } |
首先对 content 变量中的 JSON 数据处理,然后变成 PHP 可以调用的数据,再使用 foreach 遍历输出这五条内容,按照我需要的 HTML 格式,将内容插入进去即可。

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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