正式开始前,编译环境gcc g++ 开发库之类的需要提前装好,这里默认你已经装好。
ububtu平台编译环境可以使用以下指令
apt-get install build-essential
apt-get install libtool
centos平台编译环境使用如下指令
安装make:
yum -y install gcc automake autoconf libtool make
安装g++:
yum install gcc gcc-c++
下面正式开始
---------------------------------------------------------------------------
一般我们都需要先装pcre, zlib,前者为了重写rewrite,后者为了gzip压缩。
1.选定源码目录
可以是任何目录,本文选定的是/usr/local/src
cd /usr/local/src
2.安装PCRE库
ftp://ftp.csx.cam.ac.uk/pub/software/programming/pcre/ 下载最新的 PCRE 源码包,使用下面命令下载编译和安装 PCRE 包:
cd /usr/local/src
wget ftp://ftp.csx.cam.ac.uk/pub/software/programming/pcre/pcre-8.35.tar.gz
tar -zxvf pcre-8.35.tar.gz
cd pcre-8.35
./configure
make //用于自动编译
make install
3.安装zlib库
http://zlib.net/zlib-1.2.8.tar.gz 下载最新的 zlib 源码包,使用下面命令下载编译和安装 zlib包:
cd /usr/local/src
wget http://zlib.net/zlib-1.2.8.tar.gz
tar -zxvf zlib-1.2.8.tar.gz
cd zlib-1.2.8
./configure
make
make install
4.安装ssl(某些vps默认没装ssl)
cd /usr/local/src
wget http://www.openssl.org/source/openssl-1.0.1c.tar.gz
tar -zxvf openssl-1.0.1c.tar.gz
5.安装nginx
Nginx 一般有两个版本,分别是稳定版和开发版,您可以根据您的目的来选择这两个版本的其中一个,下面是把 Nginx 安装到 /usr/local/nginx 目录下的详细步骤:
cd /usr/local/src
wget http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
tar -zxvf nginx-1.4.2.tar.gz
cd nginx-1.4.2
./configure --sbin-path=/usr/local/nginx/nginx \
--conf-path=/usr/local/nginx/nginx.conf \
--pid-path=/usr/local/nginx/nginx.pid \
--with-http_ssl_module \
--with-pcre=/usr/local/src/pcre-8.35 \
--with-zlib=/usr/local/src/zlib-1.2.8 \
--with-openssl=/usr/local/src/openssl-1.0.1c
或者:
./configure --prefix=/usr/local/nginx --with-http_stub_status_module --with-http_ssl_module --with-pcre=/root/soft/pcre-8.36
./configure --prefix=/usr/local --sbin-path=/usr/local/sbin/nginx --conf-path=/etc/nginx/nginx.conf --error-log-path=/var/log/nginx/error.log --http-log-path=/var/log/nginx/access.log --pid-path=/var/run/nginx/nginx.pid --lock-path=/var/lock/nginx.lock --user=nginx --group=nginx --with-http_ssl_module --with-http_flv_module --with-http_stub_status_module --with-http_gzip_static_module --http-client-body-temp-path=/var/tmp/nginx/client/ --http-proxy-temp-path=/var/tmp/nginx/proxy/ --http-fastcgi-temp-path=/var/tmp/nginx/fcgi/ --http-uwsgi-temp-path=/var/tmp/nginx/uwsgi --http-scgi-temp-path=/var/tmp/nginx/scgi --with-pcre --with-file-aio --with-http_image_filter_module ;
make
make install
--with-pcre=/usr/src/pcre-8.35 指的是pcre-8.35 的源码路径。
--with-zlib=/usr/src/zlib-1.2.7 指的是zlib-1.2.7 的源码路径。
安装成功后 /usr/local/nginx 目录下如下
fastcgi.conf koi-win nginx.conf.default
fastcgi.conf.default logs scgi_params
fastcgi_params mime.types scgi_params.default
fastcgi_params.default mime.types.default uwsgi_params
html nginx uwsgi_params.default
koi-utf nginx.conf win-utf
6.启动
确保系统的 80 端口没被其他程序占用,运行/usr/local/nginx/nginx 命令来启动 Nginx,
netstat -ano|grep 80
如果查不到结果后执行,有结果则忽略此步骤(ubuntu下必须用sudo启动,不然只能在前台运行)
sudo /usr/local/nginx/nginx
打开浏览器访问此机器的 IP,如果浏览器出现 Welcome to nginx! 则表示 Nginx 已经安装并运行成功。
以上就介绍了Nginx编译部署环境安装,包括了方面的内容,希望对PHP教程有兴趣的朋友有所帮助。

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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