PHP函数http_build_query使用详解
这篇文章主要介绍了PHP函数http_build_query使用详解,分别对传入一维关联数组、一维索引数组、二维数组、传入对象等给出示例,需要的朋友可以参考下
什么是http_build_query?
使用给出的关联(或下标)数组生成一个经过 URL-encode 的请求字符串。参数 formdata 可以是数组或包含属性的对象。一个 formdata 数组可以是简单的一维结构,,也可以是由数组组成的数组(其依次可以包含其它数组)。如果在基础数组中使用了数字下标同时给出了 numeric_prefix 参数,此参数值将会作为基础数组中的数字下标元素的前缀。这是为了让 PHP 或其它 CGI 程序在稍后对数据进行解码时获取合法的变量名
http_build_query有多种用法,不仅可以传入关联数组,同时也可以传入索引数组,甚至多维数组以及对象。
http_build_query怎么使用?
复制代码 代码如下:
string http_build_query ( array $formdata [, string $numeric_prefix ] )
传入一维关联数组
复制代码 代码如下:
Array
(
[name] => lizhong
[age] => 18
)
name=lizhong&age=18
传入一维索引数组
复制代码 代码如下:
Array
(
[0] => lizhong
[1] => 18
)
0=lizhong&1=18
传入二维数组
复制代码 代码如下:
Array
(
[a] => Array
(
[a] => a
[b] => b
)
[c] => c
)
a%5Ba%5D=a&a%5Bb%5D=b&c=c
传入对象
复制代码 代码如下:
class Obj{
public $a = 'a';
public $b = 'b';
private $c = 'c';
public function func(){
return;
}
}
$obj = new Obj();
$str = http_build_query($obj);
echo $str;
输出:
复制代码 代码如下:
a=a&b=b
因为$c为私有变量,所以访问不到$c成员,于是只有a与b被输出。而对象里的function也不会被打印出来!

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PHP和Python各有優勢,選擇依據項目需求。 1.PHP適合web開發,尤其快速開發和維護網站。 2.Python適用於數據科學、機器學習和人工智能,語法簡潔,適合初學者。

PHP在電子商務、內容管理系統和API開發中廣泛應用。 1)電子商務:用於購物車功能和支付處理。 2)內容管理系統:用於動態內容生成和用戶管理。 3)API開發:用於RESTfulAPI開發和API安全性。通過性能優化和最佳實踐,PHP應用的效率和可維護性得以提升。

PHP是一種廣泛應用於服務器端的腳本語言,特別適合web開發。 1.PHP可以嵌入HTML,處理HTTP請求和響應,支持多種數據庫。 2.PHP用於生成動態網頁內容,處理表單數據,訪問數據庫等,具有強大的社區支持和開源資源。 3.PHP是解釋型語言,執行過程包括詞法分析、語法分析、編譯和執行。 4.PHP可以與MySQL結合用於用戶註冊系統等高級應用。 5.調試PHP時,可使用error_reporting()和var_dump()等函數。 6.優化PHP代碼可通過緩存機制、優化數據庫查詢和使用內置函數。 7

PHP仍然具有活力,其在現代編程領域中依然佔據重要地位。 1)PHP的簡單易學和強大社區支持使其在Web開發中廣泛應用;2)其靈活性和穩定性使其在處理Web表單、數據庫操作和文件處理等方面表現出色;3)PHP不斷進化和優化,適用於初學者和經驗豐富的開發者。

PHP和Python各有優勢,選擇應基於項目需求。 1.PHP適合web開發,語法簡單,執行效率高。 2.Python適用於數據科學和機器學習,語法簡潔,庫豐富。

PHP和Python各有優劣,選擇取決於項目需求和個人偏好。 1.PHP適合快速開發和維護大型Web應用。 2.Python在數據科學和機器學習領域佔據主導地位。

PHP適合web開發,特別是在快速開發和處理動態內容方面表現出色,但不擅長數據科學和企業級應用。與Python相比,PHP在web開發中更具優勢,但在數據科學領域不如Python;與Java相比,PHP在企業級應用中表現較差,但在web開發中更靈活;與JavaScript相比,PHP在後端開發中更簡潔,但在前端開發中不如JavaScript。

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。
