ThinkPHP实例化模型的四种方法概述_php实例
本文讲述了ThinkPHP实例化模型的四种方法,对于ThinkPHP程序设计来说有非常重要的应用。具体如下:
1、创建一个基础模型:实例化一个系统自带的数据库操作类
Test.Model.class.php页面代码如下:
class TestModel extends Model{ }
UserAction.class.php页面代码如下:
function test(){ $test=M('test');//表示实例化的是自带的Model类,并且传入test值表示操作的是test表 //等同于$test=new TestModel(); $test=$test->select(); print_r($test);//输出test表中所有数据 }
2、实例化一个自定义模型
如果数据库操作比较复杂,就需要在自定义的Model类中添加一些自定义的数据库操作方法
UserModel.class.php页面代码如下:
class UserModel extends Model{ function pyj(){ echo 'pengyanjie'; //其它的一些数据库操作方法 } }
UserAction.class.php页面代码如下:
function user(){ $user=D('User');//实例化自定义的数据库操作类 //等同于$user=new UserModel(); $user->pyj();//调用User模型中的pyj方法 }
或者,你需要实例化一个表,同时呢,实例化一个自己写的自定义的数据库操作类,代码如下:
function love(){ $love=M('test','UserModel'); //$love=new UserModel('test'); $list=$love->select(); dump($list); $love->pyj(); }
3、实例化一个用户模型
UserAction.class.php页面代码如下:
function user(){ $user=new UserModel();//等同于$user=D('User'); $list=$user->select(); dump($list); echo $user->aa(); }
UserModel.class.php页面代码如下:
该类名user与表名user相对应,所以在UserAction中实例化这个模型的时候就不需要再额外的传表名了,代码如下:
class UserModel extends Model{ function aa(){ echo 'pengyanjie'; } }
这个第三种实例化模型方法与第二种的区别在于:在你的业务逻辑当中,通常情况下会有一些公共的业务逻辑,那你用第二种M('表名','模型名');如M('user','CommonModel')会更方便;
第三种实例化模型方法适于于针对所操作表的更加复杂的业务逻辑,但是它不需要使用到公共业务逻辑。(它的业务逻辑,针对用户表,它是唯一的,并且不需要在其它模型当中使用)。
4、实例化一个空模型,它并不知道你要实例化操作时用到的是哪张表。
$user=new Model();//等价与$user=M(); $list=$user->query('select * from think_user'); //使用传统的sql语句的方式,如果这样的话,就必须要加表前缀 dump($list);
附:$user=new UserModel();与$user=D('user');的区别:
(1)、D方法可以自动检测模型类,不存在时,它会抛出一个异常。同时对于已实例化过的模型,不会去重复实例化。默认的D方法,只能应用于当前项目下面的模型。
(2)、如果说,我这是前台应用,但是我想实例化后台项目的模型可以用D搞定。
$user=D('admin','user');//会去自动找admin分组下的user模型类
或者:
$user=D('admin.user');
希望本文所述实例对大家ThinkPHP程序设计有所帮助。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Malangnya, orang sering memadamkan kenalan tertentu secara tidak sengaja atas sebab tertentu WeChat ialah perisian sosial yang digunakan secara meluas. Untuk membantu pengguna menyelesaikan masalah ini, artikel ini akan memperkenalkan cara mendapatkan semula kenalan yang dipadam dengan cara yang mudah. 1. Fahami mekanisme pemadaman kenalan WeChat Ini memberi kita kemungkinan untuk mendapatkan semula kenalan yang dipadamkan Mekanisme pemadaman kenalan dalam WeChat mengalih keluar mereka daripada buku alamat, tetapi tidak memadamkannya sepenuhnya. 2. Gunakan fungsi "Pemulihan Buku Kenalan" terbina dalam WeChat menyediakan "Pemulihan Buku Kenalan" untuk menjimatkan masa dan tenaga Pengguna boleh mendapatkan semula kenalan yang telah dipadamkan dengan cepat melalui fungsi ini. 3. Masuk ke halaman tetapan WeChat dan klik sudut kanan bawah, buka aplikasi WeChat "Saya" dan klik ikon tetapan di sudut kanan atas untuk memasuki halaman tetapan.

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

Permainan mudah alih telah menjadi sebahagian daripada kehidupan orang ramai dengan perkembangan teknologi. Ia telah menarik perhatian ramai pemain dengan imej telur naga yang comel dan proses penetasan yang menarik, dan salah satu permainan yang telah menarik perhatian ramai ialah versi mudah alih Dragon Egg. Untuk membantu pemain memupuk dan mengembangkan naga mereka sendiri dengan lebih baik dalam permainan, artikel ini akan memperkenalkan kepada anda cara menetas telur naga dalam versi mudah alih. 1. Pilih jenis telur naga yang sesuai Pemain perlu berhati-hati memilih jenis telur naga yang mereka suka dan sesuai dengan diri mereka, berdasarkan pelbagai jenis sifat dan kebolehan telur naga yang disediakan dalam permainan. 2. Tingkatkan tahap mesin pengeraman Pemain perlu meningkatkan tahap mesin pengeraman dengan menyelesaikan tugasan dan mengumpul prop Tahap mesin pengeraman menentukan kelajuan penetasan dan kadar kejayaan penetasan. 3. Kumpul sumber yang diperlukan untuk penetasan Pemain perlu berada dalam permainan

Menetapkan saiz fon telah menjadi keperluan pemperibadian yang penting kerana telefon mudah alih menjadi alat penting dalam kehidupan seharian manusia. Untuk memenuhi keperluan pengguna yang berbeza, artikel ini akan memperkenalkan cara meningkatkan pengalaman penggunaan telefon mudah alih dan melaraskan saiz fon telefon mudah alih melalui operasi mudah. Mengapa anda perlu melaraskan saiz fon telefon mudah alih anda - Melaraskan saiz fon boleh menjadikan teks lebih jelas dan mudah dibaca - Sesuai untuk keperluan membaca pengguna yang berbeza umur - Mudah untuk pengguna yang kurang penglihatan menggunakan saiz fon fungsi tetapan sistem telefon mudah alih - Cara memasukkan antara muka tetapan sistem - Dalam Cari dan masukkan pilihan "Paparan" dalam antara muka tetapan - cari pilihan "Saiz Fon" dan laraskan saiz fon dengan pihak ketiga aplikasi - muat turun dan pasang aplikasi yang menyokong pelarasan saiz fon - buka aplikasi dan masukkan antara muka tetapan yang berkaitan - mengikut individu

Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh
