在php中常见的计算字符串长度的函数有:strlen和mb_strlen.当字符全是英文字符的时候,两者是一样。这里主要比较一下,中英文混排的时候,两个计算结果。
先来看一个例子:
复制代码 代码如下:
//测试时文件的编码方式要是UTF8
$str='中文a字1符';
echo strlen($str).'
';//14
echo mb_strlen($str,'utf8').'
';//6
echo mb_strlen($str,'gbk').'
';//8
echo mb_strlen($str,'gb2312').'
';//10
?>
结果分析:在strlen计算时,对待一个UTF8的中文字符是3个长度,所以“中文a字1符”长度是3*4 2=14,在mb_strlen计算时,选定内码为UTF8,则会将一个中文字符当作长度1来计算,所以“中文a字1符”长度是6。
利用这两个函数则可以联合计算出一个中英文混排的串的占位是多少(一个中文字符的占位是2,英文字符是1)
复制代码 代码如下:
echo (strlen($str) mb_strlen($str,'UTF8')) / 2;
例如:“中文a字1符” 的strlen($str)值是14,mb_strlen($str)值是6,则可以计算出“中文a字1符”的占位是10:
PHP内置的字符串长度函数strlen无法正确处理中文字符串,它得到的只是字符串所占的字节数。
对于GB2312的中文编码,strlen得到的值是汉字个数的2倍,而对于UTF-8编码的中文,就是3倍的差异了(在UTF-8编码下,一个汉字占3个字节)。
采用mb_strlen函数可以较好地解决这个问题。
mb_strlen的用法和 strlen类似,只不过它有第二个可选参数用于指定字符编码。
例如得到UTF-8的字符串$str长度,可以用mb_strlen($str,'UTF-8')。如果省略第二个参数,则会使用PHP的内部编码。内部编码可以通过mb_internal_encoding()函数得到。
注意: mb_strlen并不是PHP核心函数,使用前需要确保在php.ini中加载了php_mbstring.dll
即确保“extension=php_mbstring.dll”这一行存在并且没有被注释掉,否则会出现未定义函数的问题。

PHP是一种广泛应用于服务器端的脚本语言,特别适合web开发。1.PHP可以嵌入HTML,处理HTTP请求和响应,支持多种数据库。2.PHP用于生成动态网页内容,处理表单数据,访问数据库等,具有强大的社区支持和开源资源。3.PHP是解释型语言,执行过程包括词法分析、语法分析、编译和执行。4.PHP可以与MySQL结合用于用户注册系统等高级应用。5.调试PHP时,可使用error_reporting()和var_dump()等函数。6.优化PHP代码可通过缓存机制、优化数据库查询和使用内置函数。7

PHP成为许多网站首选技术栈的原因包括其易用性、强大社区支持和广泛应用。1)易于学习和使用,适合初学者。2)拥有庞大的开发者社区,资源丰富。3)广泛应用于WordPress、Drupal等平台。4)与Web服务器紧密集成,简化开发部署。

PHP在现代编程中仍然是一个强大且广泛使用的工具,尤其在web开发领域。1)PHP易用且与数据库集成无缝,是许多开发者的首选。2)它支持动态内容生成和面向对象编程,适合快速创建和维护网站。3)PHP的性能可以通过缓存和优化数据库查询来提升,其广泛的社区和丰富生态系统使其在当今技术栈中仍具重要地位。

在PHP中,弱引用是通过WeakReference类实现的,不会阻止垃圾回收器回收对象。弱引用适用于缓存系统和事件监听器等场景,需注意其不能保证对象存活,且垃圾回收可能延迟。

\_\_invoke方法允许对象像函数一样被调用。1.定义\_\_invoke方法使对象可被调用。2.使用$obj(...)语法时,PHP会执行\_\_invoke方法。3.适用于日志记录和计算器等场景,提高代码灵活性和可读性。

Fibers在PHP8.1中引入,提升了并发处理能力。1)Fibers是一种轻量级的并发模型,类似于协程。2)它们允许开发者手动控制任务的执行流,适合处理I/O密集型任务。3)使用Fibers可以编写更高效、响应性更强的代码。

PHP社区提供了丰富的资源和支持,帮助开发者成长。1)资源包括官方文档、教程、博客和开源项目如Laravel和Symfony。2)支持可以通过StackOverflow、Reddit和Slack频道获得。3)开发动态可以通过关注RFC了解。4)融入社区可以通过积极参与、贡献代码和学习分享来实现。

PHP和Python各有优势,选择应基于项目需求。1.PHP适合web开发,语法简单,执行效率高。2.Python适用于数据科学和机器学习,语法简洁,库丰富。


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