zf框架db类的分页示例分享_PHP教程
这篇文章主要介绍了zf框架db类的分页示例,代码很简单,大家看一下注释就可以使用了
zf框架的分页示例 代码如下: '127.0.0.1' , 'username' => 'root' , 'password' => '111' , 'dbname' => 'test', 'profiler' => "true" ); //告诉Zend_Db类所操作的数据库和数据库配置信息 $Db = Zend_Db::factory('PDO_Mysql' , $Config); //执行编码语句 $Db -> query("set names utf8"); //----------------------------------------------- //使用fetchOne()方法得出表的总条数 $Total = $Db -> fetchOne("select count(*) from gongsi"); //定义每页显示条数 $B = 50; //得出总页数 $A = ceil($Total/$B); //-----接下来为一系列的查询表、取结果集、分页等操作 $Select = $Db ->select(); $Select -> from('sanguo',array('s_sheng as 省份','sum(s_gongzi) as 总工资','min(s_gongzi) as 最低工资','max(s_gongzi) as 最高工资','avg(s_gongzi) as 平均工资')); // $Select -> Where('s_gongzi>=3000'); // $Select -> Where("s_sheng='河北'"); // $Select -> order('s_sheng asc'); // $Select -> order('s_gongzi desc'); $Select -> group('s_sheng'); //分组 //$Select -> having('最高工资>10000'); //附加条件 $Select -> order('最高工资 desc'); //排序 $Select -> limit(0,0); //截取 $Select -> limitPage($page, $B); //分页 /*SQL语句相当于: select s_sheng as 省份,sum(s_gongzi) as 最高工资 from sanguo group by s_sheng having 最高工资>10000 order by 最高工资 desc limit 0,10; */ $Result = $Db->fetchAll($Select); echo "省份 | 总工资 | 最低工资 | 最高工资 | 平均工资 |
---|---|---|---|---|
" . $value2 . " | "; } echo "||||
"; echo "首页 "; if ($page>1) { echo "上页 "; } for ($i=1; $i ".$i." "; } if ($page下页 "; } echo "末页"; echo " | "; echo "

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2023년 3월 14일 ChatGLM-6B가 출시된 이후 GLM 시리즈 모델은 광범위한 관심과 인정을 받았습니다. 특히 ChatGLM3-6B가 오픈소스로 공개된 이후 개발자들은 Zhipu AI가 출시하는 4세대 모델에 대한 기대감이 가득합니다. 이러한 기대는 마침내 GLM-4-9B의 출시로 완전히 충족되었습니다. GLM-4-9B의 탄생 소형 모델(10B 이하)에 더욱 강력한 기능을 제공하기 위해 GLM 기술팀은 약 반년 만에 새로운 4세대 GLM 시리즈 오픈 소스 모델인 GLM-4-9B를 출시했습니다. 탐구. 이 모델은 정확성을 보장하면서 모델 크기를 크게 압축하고 추론 속도가 더 빠르고 효율성이 높습니다. GLM 기술팀의 탐색은 아직 이루어지지 않았습니다.

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PHP 프레임워크의 학습 곡선은 언어 숙련도, 프레임워크 복잡성, 문서 품질 및 커뮤니티 지원에 따라 달라집니다. PHP 프레임워크의 학습 곡선은 Python 프레임워크에 비해 높고 Ruby 프레임워크에 비해 낮습니다. Java 프레임워크에 비해 PHP 프레임워크는 학습 곡선이 적당하지만 시작하는 데 걸리는 시간이 더 짧습니다.

경량 PHP 프레임워크는 작은 크기와 낮은 리소스 소비를 통해 애플리케이션 성능을 향상시킵니다. 그 특징은 다음과 같습니다: 작은 크기, 빠른 시작, 낮은 메모리 사용량, 향상된 응답 속도 및 처리량, 리소스 소비 감소 실제 사례: SlimFramework는 500KB에 불과한 REST API를 생성하며 높은 응답성과 높은 처리량을 제공합니다.

51CTO Technology Stack(WeChat ID: blog51cto)에서 제작 Mistral이 첫 번째 코드 모델 Codestral-22B를 출시했습니다! 이 모델의 놀라운 점은 많은 코드 모델이 무시하는 Swift 등을 포함하여 80개 이상의 프로그래밍 언어로 훈련되었다는 것 뿐만이 아닙니다. 그들의 속도는 정확히 동일하지 않습니다. Go 언어를 사용하여 "게시/구독" 시스템을 작성해야 합니다. 여기 GPT-4o가 출력되고 있는데 Codestral이 종이를 너무 빨리 넘겨서 보기 힘들 정도예요! 해당 모델은 출시된 지 얼마 되지 않아 아직 공개 테스트를 거치지 않았습니다. 하지만 Mistral 담당자에 따르면 Codestral은 현재 가장 성능이 좋은 오픈 소스 코드 모델입니다. 사진에 관심 있는 친구들은 다음으로 이동할 수 있습니다. - 얼굴을 안아주세요: https

Golang 프레임워크에서는 명확하고 포괄적인 문서를 작성하는 것이 중요합니다. 모범 사례에는 Google의 Go 코딩 스타일 가이드와 같은 확립된 문서 스타일을 따르는 것이 포함됩니다. 제목, 부제, 목록 등 명확한 조직 구조를 사용하고 탐색 기능을 제공하세요. 시작 안내서, API 참조 및 개념을 포함하여 포괄적이고 정확한 정보를 제공합니다. 코드 예제를 사용하여 개념과 사용법을 설명합니다. 문서를 계속 업데이트하고, 변경 사항을 추적하고, 새로운 기능을 문서화하세요. GitHub 문제 및 포럼과 같은 지원 및 커뮤니티 리소스를 제공합니다. API 문서와 같은 실용적인 예제를 만듭니다.

애플리케이션 시나리오를 기반으로 최고의 Go 프레임워크를 선택하세요. 애플리케이션 유형, 언어 기능, 성능 요구 사항 및 생태계를 고려하세요. Common Go 프레임워크: Gin(웹 애플리케이션), Echo(웹 서비스), Fiber(높은 처리량), gorm(ORM), fasthttp(속도). 실제 사례: REST API(Fiber) 구축 및 데이터베이스(gorm)와 상호 작용. 프레임워크를 선택하세요. 주요 성능을 위해서는 fasthttp를 선택하고, 유연한 웹 애플리케이션을 위해서는 Gin/Echo를, 데이터베이스 상호작용을 위해서는 gorm을 선택하세요.

Go 프레임워크 개발에서 일반적인 과제와 해결 방법은 다음과 같습니다. 오류 처리: 관리에는 오류 패키지를 사용하고 중앙에서 오류를 처리하려면 미들웨어를 사용합니다. 인증 및 권한 부여: 타사 라이브러리를 통합하고 사용자 정의 미들웨어를 생성하여 자격 증명을 확인합니다. 동시 처리: 고루틴, 뮤텍스 및 채널을 사용하여 리소스 액세스를 제어합니다. 단위 테스트: 격리를 위해 getest 패키지, 모의 및 스텁을 사용하고, 충분성을 보장하기 위한 코드 적용 도구를 사용합니다. 배포 및 모니터링: Docker 컨테이너를 사용하여 배포를 패키징하고, 데이터 백업을 설정하고, 로깅 및 모니터링 도구를 사용하여 성능과 오류를 추적합니다.
