PHP面向对象编程快速入门_PHP
面向对象编程(OOP)是我们编程的一项基本技能,PHP4对OOP提供了良好的支持。如何使用OOP的思想来进行PHP的高级编程,对于提高PHP编程能力和规划好Web开发构架都是非常有意义的。下面我们就通过实例来说明使用PHP的OOP进行编程的实际意义和应用方法。
我们通常在做一个有数据库后台的网站的时候,都会考虑到程序需要适用于不同的应用环境。和其他编程语言有所不同的是,在PHP中,操作数据库的是一系列的具体功能函数(如果你不使用ODBC接口的话)。这样做虽然效率很高,但是封装却不够。如果有一个统一的数据库接口,那么我们就可以不对程序做任何修改而适用于多种数据库,从而使程序的移植性和跨平台能力都大大提高。
在PHP中要完成OOP,需要进行对象封装,也就是编写类。我们可以通过生成一个新的SQL类实现对数据库的简单封装。例如:
class SQL
{
var $Driver; //实际操作的数据库驱动子类
var $connection; //共用的数据库连接变量
function DriverRegister($d)
{
if($d!="")
{
$include_path = ini_get("include_path");
$DriverFile = $include_path."/".$d.".php";
//驱动的存放路径必须在PHP.ini文件中设定的INCLUDE_PATH下
if( file_exists( $DriverFile)) //查找驱动是否存在
{
include($DriverFile);
$this->Driver = new $d();
// 根据驱动名称生成相应的数据库驱动类
return true;
}
}
return false; //注册驱动失败
}
function Connect($host,$user,$passwd,$database)//连接数据库的函数
{
$this->Driver->host=$host;
$this->Driver->user=$user;
$this->Driver->passwd=$pas
swd;
$this->Driver->database=$d
atabase;
$this->connection = $this->Driver->Connect();
}
function Close()//关闭数据库函数
{
$this->Driver->close($this->connection);
}
function Query($queryStr)//数据库字符串查询函数
{
return $this->Driver->query($queryStr,$this->connection);
}
function getRows($res)//查找行
{
return $this->Driver->getRows($res);
}
function getRowsNum($res)//取得行号
{
return $this->Driver-> getRowsNum ($res);
}
}
? >

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

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

Pada 24 Julai, model besar generasi video Kuaishou Keling AI mengumumkan bahawa model asas telah dinaik taraf semula dan dibuka sepenuhnya untuk ujian dalaman. Kuaishou berkata bahawa untuk membolehkan lebih ramai pengguna menggunakan Keling AI dan lebih baik memenuhi tahap keperluan penggunaan pencipta yang berbeza, mulai sekarang, berdasarkan ujian dalaman terbuka sepenuhnya, ia juga akan melancarkan sistem keahlian secara rasmi untuk kategori berbeza Memberi perkhidmatan fungsian eksklusif yang sepadan. Pada masa yang sama, model asas Keling AI juga telah dinaik taraf semula untuk meningkatkan lagi pengalaman pengguna. Kesan model asas telah dinaik taraf untuk meningkatkan lagi pengalaman pengguna Sejak dikeluarkan lebih sebulan yang lalu, Keling AI telah dinaik taraf dan diulang berkali-kali Dengan pelancaran sistem keahlian ini, kesan model asas Keling AI telah sekali sekali lagi mengalami transformasi. Yang pertama ialah kualiti gambar telah dipertingkatkan dengan ketara Kualiti visual yang dihasilkan melalui model asas yang dinaik taraf

Untuk mengendalikan ralat sambungan pangkalan data dalam PHP, anda boleh menggunakan langkah berikut: Gunakan mysqli_connect_errno() untuk mendapatkan kod ralat. Gunakan mysqli_connect_error() untuk mendapatkan mesej ralat. Dengan menangkap dan mengelog mesej ralat ini, isu sambungan pangkalan data boleh dikenal pasti dan diselesaikan dengan mudah, memastikan kelancaran aplikasi anda.
