PHP时间戳使用实例代码
我们一定会碰到这样的情况:银行A与银行B几乎同时打开你的账户并看到你的账户上原有1000元存款,然后两家银行都想在你的账户上加上500元存款。那么,银行A便将1000元改成1500元,同时,银行B也将1000元改成了1500元。这样就糟糕了!最后,你的银行账户上最后只有1500元而不是理应的2000元,等于白白损失了500元!这就是在没有锁定数据的情况下修改造成的严重问题。然而,我们可以通过时间戳来巧妙解决这个问题。
我们来看思路:
在银行account表中建立时间戳字段timestamp,设定为文本类型varchar。
当银行A读取account表中的存款字段时,同时也读取时间戳字段,比如123456。
当银行A修改完存款数值后,进行存盘操作时,将先前读取的时间戳123456与当时表中的时间戳进行一次对比,如果一致,那么允许存盘,然后生成一个新的时间戳比如456789替换表中原有的时间戳123456。
这样做会带来什么好处呢。
我们再来看一开始的那个情况:银行A与银行B几乎同时打开你的账户并看到你的账户上原有1000元存款,与此同时两个银行业同时读取了时间戳123456,接下来就有区别了,当银行A把1000元改成1500元后,存盘,系统将对比先前的时间戳123456是否与存盘时表中的时间戳一致,显然,现在应该是一致的,那么允许存盘,并生成新的时间戳456789替换了旧的时间戳123456。接下去,B银行也将1000元修改成了1500元,存盘,系统对比先前的时间戳123456是否与存盘时表中的时间戳一致,发现先前的时间戳123456已经与现在的时间戳456789相异,系统拒绝存盘,要求刷新数据,那么数据刷新之后1000元已经因为之前A银行存入了500元而成为了1500元,那么B银行就会在1500元的基础上改为2000元,再次存盘,系统允许。这样,我们就避免了重复修改数据所带来的错误!
有些像绕口令,希望大家已经明白我的意思~
最后,让我们看看PHP中对时间戳的一些操作代码。
获得时间戳
$timestamp=time();
echo $timestamp;
?>
更新timestamp的SQL的语句:
update 表名 set 字段名=$timestamp where 条件=值;
作者:Sunec
原载:Cenus Blog
版权所有。转载时必须以链接形式注明作者和原始出处及本声明。

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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。
