初學php應該了解的知識
開始與結束標記
常用兩種:
<?php ?>
,<script language="php"> </script>
短標記:
<? ?>
,需開啟php.ini檔案的short_open_tag指令-
<% %>ASP風格標記:
,需開啟php.ini檔案的asp_tags指令
- php資料類型(9種)
- 四種標量類型
- #boolean
- integer
- float
- string
- 三種複合型別
- array
- object
- callable(可呼叫)
- 兩種特殊型別
- #resource(資源)
- #NULL(無類型)
- 偽類型
- mixed(混合類型)
- number(數字型別)
- callback(回呼類型,又稱為callable)
array|object
void
- 偽變數$...
- 類型偵測函數(is_type),eg:
- is_string($str)
#超全域變數
- ## $GLOBALS
- $_REQUEST:收集html表單提交的資料
- $_POST
$_FILES
- $_ENV
- $_COOKIE
- #$_SESSION ##在函數體內存取全域變量
- global $variable_name
#$GLOBALS[variable_name]
- ##設定常數
define(const_name, const_value, boolean)
-
const_value:常數值const_name:常數名稱
-
建立陣列boolean:常數名稱大小寫敏感,預設false敏感,true不敏感
##array()
取得陣列長度
count($arr)-
,降序陣列排序:升序
sort() rsort() -
#陣列鍵排序:升序 ksort() - ,降序
krsort()
- 陣列值排序:升序
asort()
,降序
arsort()
- #foreach($array as $value) {}
foreach($array as $key => $value) {}
- 魔術變數
-
__LINE__
-
:檔案完整路徑和檔案名稱__FILE__
- :檔案所在目錄
-
#__FUNCTION__
:函數名稱
以上是初學php應該了解的知識的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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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。
