PHP数据流应用的一个简单实例_PHP
复制代码 代码如下:
$count = 5;
start:
if($count echo "Put Password: ";
$handle = fopen ("php://stdin","r");
$line = fgets($handle);
if(trim($line) != '123456'){
$count--;
if(!$count) goto error;
goto start;
}
goto success;
error:
echo "Please try after 1 hour!";
goto out;
success:
echo "Logined!";
out:
?>
执行结果:

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Im Zeitalter von Big Data sind Datenverwaltung und -verarbeitung zu einem wichtigen Bestandteil der Unternehmensentwicklung geworden. Für die Datenstromverarbeitung ist ApacheNiFi ein führendes Open-Source-Tool zur Datenstromverarbeitung. Die PHP-Sprache ist bei der Entwicklung von Websites und Anwendungen sehr vertraut. Wie kann man also PHP und Apache NiFi integrieren, um eine Datenflussverwaltung und -verarbeitung zu erreichen? 1. Einführung in ApacheNiFi ApacheNiFi ist ein leistungsstarkes, visuelles Datenstromverarbeitungstool. Es kann Daten aus verschiedenen Bereichen visualisieren

Mit der zunehmenden Zahl von Internetanwendungen gewinnt die Datenverarbeitung zunehmend an Bedeutung. Um Daten besser zu verarbeiten und die Systemeffizienz und -zuverlässigkeit zu verbessern, ist der Entwurf von Datenflussmodellen zu einer wichtigen Methode geworden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie ein Datenflussmodell in der Go-Sprache entwerfen, einschließlich Flusspipelines, Gruppierungen, Filter usw. Stream-Pipes Stream-Pipes sind eine grundlegende Komponente des Datenflussmodells und können Daten von einer Verarbeitungseinheit an eine andere weiterleiten. In der Go-Sprache können Sie Kanäle als Pipes verwenden. Kanäle unterstützen die Datenheterogenität.

Optimierungsmethode von Swoole und Workerman für die Datenübertragung und Datenverschlüsselung zwischen PHP und MySQL Mit der rasanten Entwicklung des Internets wird PHP als häufig verwendete serverseitige Programmiersprache häufig im Bereich der Webentwicklung eingesetzt. Bei PHP-Anwendungen stehen Datenübertragung und Datensicherheit seit jeher im Fokus der Entwickler. Um die Effizienz der Datenübertragung zu verbessern und die Datensicherheit zu schützen, verwenden Entwickler normalerweise einige Optimierungsmethoden. Dieser Artikel konzentriert sich auf Swoole und Workerman, zwei häufig verwendete Wörter

React Data Flow Management Guide: So handhaben Sie den Front-End-Datenfluss elegant. Einführung: React ist ein sehr beliebtes Front-End-Entwicklungsframework. Es bietet eine komponentenbasierte Entwicklungsmethode, die die Front-End-Entwicklung modularer und wartbarer macht. Bei der Entwicklung komplexer Anwendungen wird jedoch die Verwaltung des Datenflusses wichtig. In diesem Artikel werden einige Methoden zur eleganten Handhabung des Datenflusses in React vorgestellt und spezifische Codebeispiele demonstriert. 1. Einweg-Datenfluss React befürwortet die Verwendung eines Einweg-Datenflusses zur Verwaltung des Datenflusses. Einwegnummer

Titel: PHPStream Data Stream Operation Guide In der Webentwicklung sind Datenstreamoperationen sehr häufige Operationen und können für Funktionen wie das Lesen von Dateiinhalten, das Senden von HTTP-Anfragen und die Verarbeitung von Netzwerkdaten verwendet werden. PHP bietet eine leistungsstarke Stream-Funktion, die Datenflussvorgänge einfacher und bequemer macht. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie PHPStream zum Implementieren von Datenflussoperationen verwenden, und es werden spezifische Codebeispiele als Referenz bereitgestellt. 1. Grundkonzept In PHP ist Stream ein abstrakter Datenstrom, der dies kann

Mit dem kontinuierlichen Wachstum der Internetanwendungen und des Datenvolumens steigen auch die Geschwindigkeitsanforderungen an die Datenverarbeitung. Im Bereich der PHP-Entwicklung ist eine leistungsstarke Datenstromverarbeitungstechnologie zu einer notwendigen Lösung geworden. In diesem Artikel werden leistungsstarke Datenstromverarbeitungstechnologien in PHP vorgestellt und analysiert. 1. Prinzip der Datenstromverarbeitung Bei herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden wird häufig die Methode verwendet, Daten im Speicher zwischenzuspeichern und dann Lese- und Schreibvorgänge auszuführen. Wenn die Datenmenge jedoch zu groß ist, kommt es häufig zu Problemen wie einem Speicherüberlauf. Die Datenstromverarbeitungstechnologie ist anders, das wird sie auch

FlumevsKafka: Welches Tool ist besser für die Verarbeitung Ihres Datenstroms? Überblick Flume und Kafka sind beliebte Tools zur Datenstromverarbeitung zum Sammeln, Aggregieren und Übertragen großer Mengen an Echtzeitdaten. Beide zeichnen sich durch hohen Durchsatz, geringe Latenz und Zuverlässigkeit aus, weisen jedoch einige Unterschiede in Funktionalität, Architektur und anwendbaren Szenarien auf. FlumeFlume ist ein verteiltes, zuverlässiges und hochverfügbares Datenerfassungs-, Aggregations- und Übertragungssystem. Es kann Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und diese dann in HDFS speichern.

Echtzeit-Datenverarbeitung: Verwendung von GoWaitGroup zur Verarbeitung von Datenflüssen Einführung: Im heutigen Big-Data-Zeitalter ist die Echtzeit-Datenverarbeitung zu einem wichtigen Bestandteil des Geschäftsbetriebs vieler Unternehmen geworden. Für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten müssen, ist die effiziente Handhabung von Datenströmen zu einem zentralen Thema geworden. In der Go-Sprache kann WaitGroup verwendet werden, um eine Synchronisierung zwischen mehreren Goroutinen zu erreichen, den Datenfluss aufzuteilen und ihn gleichzeitig zu verarbeiten, wodurch die Effizienz und Parallelität der Datenverarbeitung verbessert wird. In diesem Artikel wird die Verwendung von G im Detail vorgestellt
