第十一节 重载 [11]
PHP4中已经有了重载的语法来建立对于外部对象模型的映射,就像Java和COM那样. PHP5带来了强大的面向对象重载,允许程序员建立自定义的行为来访问属性和调用方法.
重载可以通过__get, __set, and __call几个特殊方法来进行. 当Zend引擎试图访问一个成员并没有找到时,PHP将会调用这些方法.
在例6.14中,__get和__set代替所有对属性变量数组的访问. 如果必要,你可以实现任何类型你想要的过滤. 例如,脚本可以禁止设置属性值, 在开始时用一定的前缀或包含一定类型的值.
__call方法说明了你如何调用未经定义的方法. 你调用未定义方法时,方法名和方法接收的参数将会传给__call方法, PHP传递__call的值返回给未定义的方法.
Listing 6.14 User-level overloading
class Overloader
{
private $properties = array();
function __get($property_name)
{
if(isset($this->properties[$property_name]))
{
return($this->properties[$property_name]);
}
else
{
return(NULL);
}
}
function __set($property_name, $value)
{
$this->properties[$property_name] = $value;
}
function __call($function_name, $args)
{
print("Invoking $function_name()
n");
print("Arguments: ");
print_r($args);
return(TRUE);
}
}
$o = new Overloader();
//invoke __set() 给一个不存在的属性变量赋值,激活__set()
$o->dynaProp = "Dynamic Content";
//invoke __get() 激活__get()
print($o->dynaProp . "
n");
//invoke __call() 激活__call()
$o->dynaMethod("Leon", "Zeev");
?>

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PHP는 서버 측에서 널리 사용되는 스크립팅 언어이며 특히 웹 개발에 적합합니다. 1.PHP는 HTML을 포함하고 HTTP 요청 및 응답을 처리 할 수 있으며 다양한 데이터베이스를 지원할 수 있습니다. 2.PHP는 강력한 커뮤니티 지원 및 오픈 소스 리소스를 통해 동적 웹 컨텐츠, 프로세스 양식 데이터, 액세스 데이터베이스 등을 생성하는 데 사용됩니다. 3. PHP는 해석 된 언어이며, 실행 프로세스에는 어휘 분석, 문법 분석, 편집 및 실행이 포함됩니다. 4. PHP는 사용자 등록 시스템과 같은 고급 응용 프로그램을 위해 MySQL과 결합 할 수 있습니다. 5. PHP를 디버깅 할 때 error_reporting () 및 var_dump ()와 같은 함수를 사용할 수 있습니다. 6. 캐싱 메커니즘을 사용하여 PHP 코드를 최적화하고 데이터베이스 쿼리를 최적화하며 내장 기능을 사용하십시오. 7

PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 높은 실행 효율로 웹 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리를 갖춘 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다.

PHP는 특히 빠른 개발 및 동적 컨텐츠를 처리하는 데 웹 개발에 적합하지만 데이터 과학 및 엔터프라이즈 수준의 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. Python과 비교할 때 PHP는 웹 개발에 더 많은 장점이 있지만 데이터 과학 분야에서는 Python만큼 좋지 않습니다. Java와 비교할 때 PHP는 엔터프라이즈 레벨 애플리케이션에서 더 나빠지지만 웹 개발에서는 더 유연합니다. JavaScript와 비교할 때 PHP는 백엔드 개발에서 더 간결하지만 프론트 엔드 개발에서는 JavaScript만큼 좋지 않습니다.

PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 다양한 시나리오에 적합합니다. 1.PHP는 웹 개발에 적합하며 내장 웹 서버 및 풍부한 기능 라이브러리를 제공합니다. 2. Python은 간결한 구문과 강력한 표준 라이브러리가있는 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 선택할 때 프로젝트 요구 사항에 따라 결정해야합니다.

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