php類別的一些特性實例詳解
這篇文章主要介紹了PHP類別的特性,結合實例形式分析了php類別中靜態方法與靜態成員呼叫的相關使用技巧,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了PHP類的特性。分享給大家供大家參考,具體如下:
物件向下傳遞特性
當物件呼叫一個實例方法,然後在該方法中又去靜態呼叫另一個類別的方法,則在被靜態呼叫的方法中取得來源方法中的物件(this)
<?php class bee{ public $a = 1; public function f(){ echo $this->a; echo '<br>'; @lig::f(); } } class lig{ public $a = 2; public function f(){ echo $this->a; } } $obj = new bee(); $obj->f();
運行結果為:
1
1
static 後期靜態綁定
#static有3個不同意義的語法
函數中的靜態變數
function f(){ static $v = 1; }
類別中的靜態成員
class bee{ static $v = 1; static function f(){} }
方法中的動態指定'當前類別',與self不同,static所代表的是呼叫本方法的類別(動態),self指其程式碼所在的類別(靜態)
class bee{ static public $a = 10; static public function f(){ echo get_class().':'; echo self::$a.'-'; echo static::$a; } } class lig extends bee{ static public $a = 20; } echo bee::f(); echo '<br>'; echo lig::f();
運行結果如下:
bee:10-10
bee:10-20
物件導向三大想法
1. 封裝
#就是把資料封裝起來盡量不給別人看,可以認為最基本的封裝就是把很多的資料封裝類別裡面,但更嚴格地講,是盡量將屬性做成私有的,並透過共有的方法向外提供操作。
2. 繼承
3. 多態
通常指的是物件用同樣的方法得到不同的結果
也指不同的物件使用相同的方法得到不同的結果
以上是php類別的一些特性實例詳解的詳細內容。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。
