WeChat 支払い通知の処理方法の簡単な分析_PHP チュートリアル
通知メカニズムの実装には公式ドキュメントのみがあり、これまでに実行したことがない人にとっては、テストに多くの時間がかかります。
ドキュメントによると、WeChat によって毎回通知されるデータの構造は比較的複雑で、POST データを取得するだけでなく、他のデータも取得する必要があります。
これには、まず php://input と $_POST の値に関する質問が含まれます。以下にいくつかの簡単なポイントがあります:
1. Content-Type 値が application/x-www-form-urlencoded の場合、PHP は http リクエスト本文の対応するデータを配列 $_POST に埋め込み、$_POST 配列に埋め込まれるデータは urldecode( ) 分析結果。 (実際には、Content-Type に加えて、データがフォームデータであることを示す multipart/form-data もあります。これについては後ほど紹介します)
2, php://input データ、Content-タイプが multipart/form-data ではありません (条件付き制限は後で導入されます)。 php://input データは、データの http エンティティ本体部分と一致します。この部分的に一貫したデータの長さは、Content-Length によって指定されます。
3. Content-Type が application/x-www-form-urlencoded で、送信メソッドが POST メソッドである場合にのみ、$_POST データと php://input データが「一致」します (引用符で囲まれていることを示します)。形式は一貫していませんが、コンテンツは一貫しています)。そうでなければ、それらは矛盾します。
4、php://input は $_GET データを読み取ることができません。これは、$_GET データが http リクエストの本文部分ではなく、http リクエスト ヘッダーの PATH フィールドに query_path として書き込まれているためです。これは、xml_rpc サーバーが file_get_contents(‘php://input’, ‘r’) を通じてデータを読み取る理由を理解するのにも役立ちます。 $_POST から読み取るのではなく、xml_rpc のデータ仕様が xml であり、その Content-Type が text/xml であるためです。
5. php://input は multipart/form-data と遭遇します。その説明については RFC1867 を確認してください。 multipart/form-data も POST メソッドを使用してフォーム データを送信することを意味し、ファイルのアップロードを伴うため、application/x-www-form-urlencoded データ形式とは異なります。より合理的かつ効率的なデータ形式でサーバーに渡されます。 Content-Type が multipart/form-data の場合、HTTP リクエストボディにデータがあっても、php://input は空になります。このとき、PHP は php://input ストリームにデータを入力しません。 。したがって、php://input を使用して enctype=multipart/form-data データを読み取ることはできないことは確かです。6. Content-Type が application/x-www-form-urlencoded の場合、php://input と $_POST のデータは「一貫性」があります。それ以外の Content-Type の場合、php://input と$_POST データに一貫性がありません。 Content-Type が application/x-www-form-urlencoded または multipart/form-data の場合にのみ、PHP は http リクエスト パケット内の本文データの対応する部分を PHP グローバル変数に埋め込みます。他のすべての状況を無視します。データ型が multipart/form-data の場合 php://input が空であることを除き、他の状況では空にならない可能性があります
上で引用した非常に多くの言葉の意味は、WeChat から送信されたデータを読み取るにはこれら 2 つの方法を使用する必要があるということです。
まず $POST を取得してください。これは、次の形式の通常の支払い通知メッセージです。 リーリー
次に、file_get_contents('php://input') を使用して、次の形式で追加情報を読み取ります:
リーリー
最後に、対応するビジネス ロジック処理を実行します。詳細については説明しません。
http://www.bkjia.com/PHPjc/775945.html

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PHPは、動的なWeb開発およびサーバー側のアプリケーションに使用されるサーバー側のスクリプト言語です。 1.PHPは、編集を必要とせず、迅速な発展に適した解釈言語です。 2。PHPコードはHTMLに組み込まれているため、Webページの開発が簡単になりました。 3。PHPプロセスサーバー側のロジック、HTML出力を生成し、ユーザーの相互作用とデータ処理をサポートします。 4。PHPは、データベースと対話し、プロセスフォームの送信、サーバー側のタスクを実行できます。

PHPは過去数十年にわたってネットワークを形成しており、Web開発において重要な役割を果たし続けます。 1)PHPは1994年に発信され、MySQLとのシームレスな統合により、開発者にとって最初の選択肢となっています。 2)コア関数には、動的なコンテンツの生成とデータベースとの統合が含まれ、ウェブサイトをリアルタイムで更新し、パーソナライズされた方法で表示できるようにします。 3)PHPの幅広いアプリケーションとエコシステムは、長期的な影響を促進していますが、バージョンの更新とセキュリティの課題にも直面しています。 4)PHP7のリリースなど、近年のパフォーマンスの改善により、現代の言語と競合できるようになりました。 5)将来的には、PHPはコンテナ化やマイクロサービスなどの新しい課題に対処する必要がありますが、その柔軟性とアクティブなコミュニティにより適応性があります。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

PHPの中心的な利点には、学習の容易さ、強力なWeb開発サポート、豊富なライブラリとフレームワーク、高性能とスケーラビリティ、クロスプラットフォームの互換性、費用対効果が含まれます。 1)初心者に適した学習と使用が簡単。 2)Webサーバーとの適切な統合および複数のデータベースをサポートします。 3)Laravelなどの強力なフレームワークを持っています。 4)最適化を通じて高性能を達成できます。 5)複数のオペレーティングシステムをサポートします。 6)開発コストを削減するためのオープンソース。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

VSコードは、Microsoftが開発した無料のオープンソースクロスプラットフォームコードエディターと開発環境であるフルネームVisual Studioコードです。幅広いプログラミング言語をサポートし、構文の強調表示、コード自動完了、コードスニペット、および開発効率を向上させるスマートプロンプトを提供します。リッチな拡張エコシステムを通じて、ユーザーは、デバッガー、コードフォーマットツール、GIT統合など、特定のニーズや言語に拡張機能を追加できます。 VSコードには、コードのバグをすばやく見つけて解決するのに役立つ直感的なデバッガーも含まれています。

PHPはWeb開発およびコンテンツ管理システムに適しており、Pythonはデータサイエンス、機械学習、自動化スクリプトに適しています。 1.PHPは、高速でスケーラブルなWebサイトとアプリケーションの構築においてうまく機能し、WordPressなどのCMSで一般的に使用されます。 2。Pythonは、NumpyやTensorflowなどの豊富なライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習の分野で驚くほどパフォーマンスを発揮しています。
