Heim php教程 php手册 thinkphp3.2.2前后台公用类架构问题分析

thinkphp3.2.2前后台公用类架构问题分析

Jun 06, 2016 pm 08:16 PM
架构 问题

这篇文章主要介绍了thinkphp3.2.2前后台公用类架构问题,以实例形式较为详细的分析了前后台公用类的简单调用方法,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下

本文实例分析了thinkphp3.2.2前后台公用类架构问题。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

3.13之前好多项目都使用前后台公用类,在lib/action下创建Baseaction做为公共继承类,发现3.2.2里面很多人都用A调用,这样每用一次要用A调用,,好麻烦,小编特意偷懒。亲测使用以下方法解决。感兴趣的朋友可以对其进行加强改进!

thinkphp3.2.2的这么创建Application/Common/Controller/BaseController.class.php

复制代码 代码如下:

namespace Common\Controller;
use Think\Controller;
/**
* 前后台公用基类
* modify author : Jack
* modify time : 2014-7-12
*/
class BaseController extends Controller{
       
        public function _initialize() {//全局变量
               dump('基类');
            $this->cfg();
        }
}

在Home/Controller/ZixunController.class.php中

复制代码 代码如下:


namespace Home\Controller;
use Common\Controller\BaseController;
class ZixunController extends BaseController {

    public function index() {
        $result = $this->lists();
        dump($result);
    }
}

当然,在前后台还可以创建自己的基类,比如后台建AdminController.class.php继承BaseController.class.php,前台创建HomeController.class.php继承BaseController.class.php各自模块继承各自的基类,这样项目可以更清晰,可以避免重复造轮子,省很多事情,但是必须注意的是每个类必须声明命名空间,但是使用的资源可以在各自的基类中定义之后后面不用在写一次。比如AdminController.class.php继承BaseController.class.php,就不用再写use Think\Controller了,直接使用use Common\Controller\BaseController就可以了。

希望本文所述对大家的ThinkPHP框架程序设计有所帮助。

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. So reparieren Sie Audio, wenn Sie niemanden hören können
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Chat -Befehle und wie man sie benutzt
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Was ist die Architektur und das Arbeitsprinzip von Spring Data JPA? Was ist die Architektur und das Arbeitsprinzip von Spring Data JPA? Apr 17, 2024 pm 02:48 PM

SpringDataJPA basiert auf der JPA-Architektur und interagiert mit der Datenbank über Mapping, ORM und Transaktionsmanagement. Sein Repository bietet CRUD-Operationen und abgeleitete Abfragen vereinfachen den Datenbankzugriff. Darüber hinaus nutzt es Lazy Loading, um Daten nur bei Bedarf abzurufen und so die Leistung zu verbessern.

1,3 ms dauert 1,3 ms! Tsinghuas neueste Open-Source-Architektur für mobile neuronale Netzwerke RepViT 1,3 ms dauert 1,3 ms! Tsinghuas neueste Open-Source-Architektur für mobile neuronale Netzwerke RepViT Mar 11, 2024 pm 12:07 PM

Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Codeadresse: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT funktioniert gut in der mobilen ViT-Architektur und zeigt erhebliche Vorteile. Als nächstes untersuchen wir die Beiträge dieser Studie. In dem Artikel wird erwähnt, dass Lightweight-ViTs bei visuellen Aufgaben im Allgemeinen eine bessere Leistung erbringen als Lightweight-CNNs, hauptsächlich aufgrund ihres Multi-Head-Selbstaufmerksamkeitsmoduls (MSHA), das es dem Modell ermöglicht, globale Darstellungen zu lernen. Allerdings wurden die architektonischen Unterschiede zwischen Lightweight-ViTs und Lightweight-CNNs noch nicht vollständig untersucht. In dieser Studie integrierten die Autoren leichte ViTs in die effektiven

Probleme bei der Bewertung des Clustering-Effekts in Clustering-Algorithmen Probleme bei der Bewertung des Clustering-Effekts in Clustering-Algorithmen Oct 10, 2023 pm 01:12 PM

Das Problem der Clustering-Effektbewertung im Clustering-Algorithmus erfordert spezifische Codebeispiele. Clustering ist eine unbeaufsichtigte Lernmethode, die ähnliche Stichproben durch Clustering von Daten in eine Kategorie gruppiert. Bei Clustering-Algorithmen ist die Bewertung des Clustering-Effekts ein wichtiges Thema. In diesem Artikel werden mehrere häufig verwendete Indikatoren zur Bewertung des Clustering-Effekts vorgestellt und entsprechende Codebeispiele gegeben. 1. Clustering-Effekt-Bewertungsindex Silhouette-Koeffizient Der Silhouette-Koeffizient bewertet den Clustering-Effekt, indem er die Nähe der Stichprobe und den Grad der Trennung von anderen Clustern berechnet.

Wie steil ist die Lernkurve der Golang-Framework-Architektur? Wie steil ist die Lernkurve der Golang-Framework-Architektur? Jun 05, 2024 pm 06:59 PM

Die Lernkurve der Go-Framework-Architektur hängt von der Vertrautheit mit der Go-Sprache und der Backend-Entwicklung sowie der Komplexität des gewählten Frameworks ab: einem guten Verständnis der Grundlagen der Go-Sprache. Es ist hilfreich, Erfahrung in der Backend-Entwicklung zu haben. Frameworks mit unterschiedlicher Komplexität führen zu unterschiedlichen Lernkurven.

Erfahren Sie, wie Sie häufige iPhone-Probleme diagnostizieren Erfahren Sie, wie Sie häufige iPhone-Probleme diagnostizieren Dec 03, 2023 am 08:15 AM

Das iPhone ist für seine leistungsstarke Leistung und seine vielseitigen Funktionen bekannt und ist nicht immun gegen gelegentliche Probleme oder technische Schwierigkeiten, ein häufiges Merkmal komplexer elektronischer Geräte. iPhone-Probleme können frustrierend sein, aber normalerweise ist kein Alarm erforderlich. In diesem umfassenden Leitfaden möchten wir einige der am häufigsten auftretenden Herausforderungen im Zusammenhang mit der iPhone-Nutzung entmystifizieren. Unser Schritt-für-Schritt-Ansatz soll Ihnen bei der Lösung dieser häufigen Probleme helfen und praktische Lösungen und Tipps zur Fehlerbehebung bieten, damit Ihre Geräte wieder einwandfrei funktionieren. Unabhängig davon, ob Sie mit einer Störung oder einem komplexeren Problem konfrontiert sind, kann Ihnen dieser Artikel dabei helfen, diese effektiv zu beheben. Allgemeine Tipps zur Fehlerbehebung Bevor wir uns mit den spezifischen Schritten zur Fehlerbehebung befassen, finden Sie hier einige hilfreiche Tipps

So lösen Sie das Problem, dass jQuery den Formularelementwert nicht abrufen kann So lösen Sie das Problem, dass jQuery den Formularelementwert nicht abrufen kann Feb 19, 2024 pm 02:01 PM

Um das Problem zu lösen, dass jQuery.val() nicht verwendet werden kann, sind spezifische Codebeispiele erforderlich. Für Front-End-Entwickler ist die Verwendung von jQuery eine der häufigsten Operationen. Unter diesen ist die Verwendung der .val()-Methode zum Abrufen oder Festlegen des Werts eines Formularelements eine sehr häufige Operation. In bestimmten Fällen kann jedoch das Problem auftreten, dass die Methode .val() nicht verwendet werden kann. In diesem Artikel werden einige gängige Situationen und Lösungen vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Problembeschreibung: Wenn Sie jQuery zum Entwickeln von Front-End-Seiten verwenden, treten manchmal Probleme auf

Handzerreißen von Llama3 Schicht 1: Implementierung von llama3 von Grund auf Handzerreißen von Llama3 Schicht 1: Implementierung von llama3 von Grund auf Jun 01, 2024 pm 05:45 PM

1. Architektur von Llama3 In dieser Artikelserie implementieren wir llama3 von Grund auf. Die Gesamtarchitektur von Llama3: Stellen Sie sich die Modellparameter von Llama3 vor: Werfen wir einen Blick auf die tatsächlichen Werte dieser Parameter im Llama3-Modell. Bild [1] Kontextfenster (Kontextfenster) Beim Instanziieren der LlaMa-Klasse definiert die Variable max_seq_len das Kontextfenster. Es gibt andere Parameter in der Klasse, aber dieser Parameter steht in direktem Zusammenhang mit dem Transformatormodell. Die max_seq_len beträgt hier 8K. Bild [2] Wortschatzgröße und AufmerksamkeitL

Rezension! Fassen Sie umfassend die wichtige Rolle von Basismodellen bei der Förderung des autonomen Fahrens zusammen Rezension! Fassen Sie umfassend die wichtige Rolle von Basismodellen bei der Förderung des autonomen Fahrens zusammen Jun 11, 2024 pm 05:29 PM

Oben geschrieben und das persönliche Verständnis des Autors: Mit der Entwicklung und den Durchbrüchen der Deep-Learning-Technologie haben kürzlich groß angelegte Grundlagenmodelle (Foundation Models) bedeutende Ergebnisse in den Bereichen natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision erzielt. Große Entwicklungsperspektiven bietet auch die Anwendung von Basismodellen beim autonomen Fahren, die das Verständnis und die Argumentation von Szenarien verbessern können. Durch Vortraining mit umfangreichen Sprach- und visuellen Daten kann das Basismodell verschiedene Elemente in autonomen Fahrszenarien verstehen und interpretieren und Schlussfolgerungen ziehen, indem es Sprach- und Aktionsbefehle für die Entscheidungsfindung und Planung im Fahrbetrieb bereitstellt. Das Basismodell kann durch Datenergänzung mit einem Verständnis des Fahrszenarios ergänzt werden, um jene seltenen realisierbaren Merkmale in Long-Tail-Verteilungen bereitzustellen, die bei routinemäßigem Fahren und bei der Datenerfassung unwahrscheinlich anzutreffen sind.

See all articles