


Bagaimana untuk melaksanakan pertanyaan kabur pada pelbagai medan dalam rangka kerja thinkphp
Apabila membangunkan aplikasi web, selalunya perlu menggunakan pertanyaan kabur untuk melaksanakan fungsi carian. Apabila menggunakan rangka kerja thinkphp, pertanyaan kabur boleh dilaksanakan dengan mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara untuk melaksanakan pertanyaan kabur pada berbilang medan dalam rangka kerja thinkphp.
Pertama, kita perlu menentukan kaedah dalam model untuk mendapatkan hasil pertanyaan kabur. Dalam kaedah ini, kita boleh menggunakan parameter pertanyaan kabur % yang disertakan dengan thinkphp untuk melaksanakan pertanyaan kabur. Kod khusus adalah seperti berikut:
public function getFuzzySearchResult($keyword){ $result = $this->where('title', 'like', '%'.$keyword.'%') //在title字段中进行模糊查询 ->whereOr('content', 'like', '%'.$keyword.'%') //在content字段中进行模糊查询 ->select(); return $result; }
Dalam kod di atas, kami menggunakan dua syarat pertanyaan di mana dan di manaAtau. Antaranya, di mana merujuk kepada hasil pertanyaan bahawa medan yang ditentukan adalah sama dengan nilai yang ditentukan, dan whereOr merujuk kepada hasil pertanyaan bahawa medan yang ditentukan adalah sama dengan nilai yang ditentukan atau keputusan bahawa medan yang ditentukan adalah sama dengan nilai yang ditentukan. Oleh itu, dalam kod di atas, kita boleh melakukan pertanyaan kabur dalam medan tajuk dan kandungan dan menggabungkan set keputusan kembali.
Seterusnya, kami memanggil kaedah dalam pengawal dan menghantar hasil pertanyaan kepada paparan untuk paparan. Kod khusus adalah seperti berikut:
public function fuzzySearch(){ $keyword = input('keyword'); //获取搜索关键字 $model = new Article(); //实例化模型 $result = $model->getFuzzySearchResult($keyword); //获取模糊查询结果 $this->assign('result', $result); //将结果传递给视图 return $this->fetch('search_result'); //跳转到展示页面 }
Dalam kod di atas, kami mula-mula mendapatkan kata kunci carian dan membuat model. Kemudian panggil kaedah getFuzzySearchResult yang ditakrifkan dalam model untuk mendapatkan hasil pertanyaan kabur. Akhir sekali, hantar keputusan ke paparan dan lompat ke halaman paparan.
Akhir sekali, kami memaparkan hasil pertanyaan kabur dalam paparan. Kod khusus adalah seperti berikut:
{if $result} {foreach $result as $item} <div class="article-item"> <div class="title">{$item.title}</div> <div class="content">{$item.content}</div> </div> {/foreach} {else} <div class="no-result">没有搜索结果哦~</div> {/if}
Dalam kod di atas, kami mula-mula menentukan sama ada hasil carian kosong Jika ia tidak kosong, kemudian gunakan gelung foreach untuk memaparkan setiap hasil kosong, pengguna digesa bahawa tiada hasil Carian.
Melalui kaedah di atas, kita boleh melaksanakan fungsi pertanyaan kabur berbilang medan dalam rangka kerja thinkphp. Terima kasih semua kerana membaca, saya harap ia akan membantu perkembangan sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan pertanyaan kabur pada pelbagai medan dalam rangka kerja thinkphp. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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



Kedua-dua Django dan Laravel adalah kerangka kerja penuh. Django sesuai untuk pemaju python dan logik perniagaan yang kompleks, manakala Laravel sesuai untuk pemaju PHP dan sintaks elegan. 1.Django didasarkan pada python dan mengikuti falsafah "lengkap bateri", sesuai untuk perkembangan pesat dan kesesuaian yang tinggi. 2. Laravel didasarkan pada PHP, menekankan pengalaman pemaju, dan sesuai untuk projek kecil dan sederhana.

Bagaimanakah Laravel memainkan peranan dalam logik backend? Ia memudahkan dan meningkatkan pembangunan backend melalui sistem penghalaan, eloquentorm, pengesahan dan kebenaran, acara dan pendengar, dan pengoptimuman prestasi. 1. Sistem penghalaan membolehkan definisi struktur URL dan logik pemprosesan permintaan. 2.eloquentorm memudahkan interaksi pangkalan data. 3. Sistem pengesahan dan kebenaran adalah mudah untuk pengurusan pengguna. 4. Acara dan pendengar melaksanakan struktur kod yang ditambah dengan longgar. 5. Pengoptimuman prestasi meningkatkan kecekapan aplikasi melalui caching dan beratur.

PHP dan Laravel tidak dapat dibandingkan secara langsung, kerana Laravel adalah rangka kerja berasaskan PHP. 1.Php sesuai untuk projek kecil atau prototaip cepat kerana ia mudah dan langsung. 2. Laravel sesuai untuk projek besar atau pembangunan yang cekap kerana ia menyediakan fungsi dan alat yang kaya, tetapi mempunyai lengkung pembelajaran yang curam dan mungkin tidak sebaik php tulen.

LaravelisabackendFramWorkBuiltonPHP, Direka ForweBapplicationDevelopment.itfocusesonServer-Sidelogic, DatabaseManagement, andApplications Structure, andCanbeIntegratedWithFrontendTechnologiesLikeVue.jsorreactorfull-stackdevelopment.

Projek Pembangunan Laravel telah dipilih kerana fleksibiliti dan kuasa untuk memenuhi keperluan saiz dan kerumitan yang berbeza. Laravel menyediakan sistem penghalaan, eloquentorm, baris perintah artisan dan fungsi lain, menyokong pembangunan dari blog mudah ke sistem peringkat perusahaan yang kompleks.

Populariti Laravel termasuk proses pembangunan mudahnya, menyediakan persekitaran pembangunan yang menyenangkan, dan ciri -ciri yang kaya. 1) Ia menyerap falsafah reka bentuk Rubyonrails, menggabungkan fleksibiliti PHP. 2) Menyediakan alat seperti eloquentorm, enjin templat bilah, dan lain -lain untuk meningkatkan kecekapan pembangunan. 3) Mekanisme suntikan seni bina dan ketergantungan MVC menjadikan kod lebih modular dan boleh diuji. 4) Menyediakan alat debugging yang kuat dan kaedah pengoptimuman prestasi seperti sistem caching dan amalan terbaik.

Fungsi teras Laravel dalam pembangunan back-end termasuk sistem penghalaan, eloquentorm, fungsi penghijrahan, sistem cache dan sistem giliran. 1. Sistem penghalaan memudahkan pemetaan URL dan meningkatkan organisasi dan penyelenggaraan kod. 2.eloquentorm menyediakan operasi data berorientasikan objek untuk meningkatkan kecekapan pembangunan. 3. Fungsi penghijrahan menguruskan struktur pangkalan data melalui kawalan versi untuk memastikan konsistensi. 4. Sistem cache mengurangkan pertanyaan pangkalan data dan meningkatkan kelajuan tindak balas. 5. Sistem giliran berkesan memproses data berskala besar, elakkan menghalang permintaan pengguna, dan meningkatkan prestasi keseluruhan.

Perbandingan antara Laravel dan Python dalam persekitaran pembangunan dan ekosistem adalah seperti berikut: 1. Persekitaran pembangunan Laravel adalah mudah, hanya PHP dan komposer diperlukan. Ia menyediakan pelbagai pakej lanjutan seperti Laravelforge, tetapi penyelenggaraan pakej lanjutan mungkin tidak tepat pada masanya. 2. Persekitaran pembangunan Python juga mudah, hanya Python dan PIP diperlukan. Ekosistem adalah besar dan meliputi pelbagai bidang, tetapi pengurusan versi dan pergantungan mungkin kompleks.
