下面小编就为大家分享一篇Ubuntu上安装yaf扩展的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
一、下载
yaf扩展下载地址
http://pecl.php.net/package/yaf
选择你想要下载的包
wget http://pecl.PHP.net/get/yaf-2.3.5.tgz tar zxvf yaf-2.3.5.tgz cd yaf-2.3.5
二、安装
#whereis phpize /data/yaf-2.3.5# /usr/bin/phpize #whereis php-config php-config: /usr/bin/php-config /usr/share/man/man1/php-config.1.gz /data/yaf-2.3.5# ./configure --with-php-config=/usr/bin/php-config /data/yaf-2.3.5# make && make install
解决方法:
最后一条命令时可能出现错误:compilation terminated. make: * [yaf_router.lo] Error 1
sudo apt-get install libpcre3 libpcre3-dev openssl libssl-dev
再执行最后一条命令。
一切顺利的话,应该是这样的:
也可以执行以下make test
还有可能出现这样的错误:cp:cannot create regular file ‘/usr/lib/php5/20121212/#INST@13121#':Permission denied
这是权限不够,当前用户不是root,可以通过su切换到root,输入root密码即可,忘记密码可以重设:sudo passwd root
在php.ini中添加:
extension=yaf.so
如果不知道php.ini在哪儿,可以看phpinfo
最后,重启服务器
以上这篇Ubuntu上安装yaf扩展的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持php中文网。
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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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