php的crc32函数使用时需要注意的问题_PHP教程
php的crc32函数使用时需要注意的问题
这篇文章主要介绍了php的crc32函数使用时需要注意的问题(不然就是坑) ,需要的朋友可以参考下
前几天写了一个分表程序,用的hash算法是crc32.分表的函数如下:
复制代码 代码如下:
function _getHash($username)
{
$hash = crc32($username) % 512;
return $hash;
}
function _getTable($username)
{
$hash = self::_getHash($username);
return 'user_' . $hash;
}
首先在本地32位window机上生成好数据并插入对应的表中。但是再把程序和数据传到服务器上(64为linux),发现查不到数据。经过排查后发现,原来服务器上crc32的结果和本地不同。再查php手册才知,crc32的接口原来和机器有关。
php手册的描述:
复制代码 代码如下:
Because PHP's integer type is signed many crc32 checksums will result in negative integers on 32bit platforms. On 64bit installations all crc32() results will be positive integers though.
crc32返回的结果在32位机上会产生溢出,所以结果可能为负数。而在64位机上不会溢出,所以总是正值。
CRC算法是按字长位数bit进行计算的。
crc32函数会按照php中的两个常量参考计算 PHP_INT_SIZE,PHP_INT_MAX
这两个常量的定义:
整型数的字长和平台有关,尽管通常最大值是大约二十亿(32 位有符号)。PHP 不支持无符号整数。Integer值的字长可以用常量PHP_INT_SIZE来表示,自 PHP 4.4.0 和 PHP 5.0.5后,最大值可以用常量PHP_INT_MAX来表示。
输出下32位中PHP_INT_SIZE:4,PHP_INT_MAX:2147483647
输出下64位中PHP_INT_SIZE:8,PHP_INT_MAX:9223372036854775807

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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。
