在php中有没有日期相减的函数_PHP教程
直接相减是不正确的,你需要这样来做:
**得到目前的日期和时间
在Unix中,时间的表示方式为计算从1970年1月1日零时起所过去的秒数,这称为UNIX 时间戳(Unix Epoch)。
如果我们有这样一段的代码:
echo time();
?>
将返回值958905820
而此时的时间为2000年5月21日12时43分。
你也许会说这相当不错。当这对我毫无帮助,或者只有一点帮助。在PHP中,对日期处理的函数都必须用到由time()返回的时间戳值。同时,由于PHP在Unix和Windows系统中均使用同样的时间戳值,这就允许你不需要修改代码即可在不同的系统间移植。另外的一个好处是time()函数返回的是一个整数,你可以将其作为整数字段或文本字段存入数据库,而不必使用特别的日期/时间字段。
你已经基本了解了Unix的时间戳值,现在让我们来展示它的实际用途。
改变日期显示的方式-日期和时间的显示形式
PHP提供两个办法来将Unix的时间戳值转换成为有用的数据。第一个是date()函数。这个函数有两个参数-第一个字符串用于设定你所希望返回的格式,第二个为Unix的时间戳值。
格式化字符串通过一些简单的特殊格式化字符来显示你所希望看到的格式的日期和时间。假设你希望日期以这样的格式显示“18h01 Sunday 21 May”。
我们需要对字符串中的每一部分使用一个特殊格式化字符,你可以从PHP手册中日期和时间函数库中找到。这样的特殊格式化字符数量不少,他们所表示的类似于星期几、月的英文名、用2位或4位数表示的年份,是否是上午(AM)或下午(PM)以及其他。对于这个例子我们需要的特殊字符为:
'H’ -24 小时制的小时
'i’- 分钟
'l’- 星期几的英文全名
'd’- 本月的第几日
'F’- 月份的英文全名
因此我们的格式化字符串为”Hhi l d F”, PHP代码为:
echo date ("Hhi l d F" ,time());
?>
当我们执行这段代码,我们发现我们所得到的结果为:
180609 Sunday 21 May
这样的结果看起来有些奇怪。让我们再查一下PHP手册,原来’h’所代表的是12 小时制的小时数。这再次证明了一句真理:“计算机只做你所告诉它该做的,而不是你想要它做的”。我们有两个选择。第一个是在h前使用转义字符“”:

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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。
