浅析php静态方法与非静态方法的用法区别,浅析php_PHP教程
浅析php静态方法与非静态方法的用法区别,浅析php
在php编程中,static关键字声明一个属性或方法是和类相关的,而不是和类的某个特定的实例相关,因此,这类属性或方法也称为“类属性”或“类方法”
如果访问控制权限允许,可不必创建该类对象而直接使用类名加两个冒号“::”调用。
static关键字可以用来修饰变量、方法。
不经过实例化,就可以直接访问类中static的属性和static的方法。
static 的属性和方法,只能访问static的属性和方法,不能类访问非静态的属性和方法。因为静态属性和方法被创建时,可能还没有任何这个类的实例可以被调用。
static的属性,在内存中只有一份,为所有的实例共用。
使用self:: 关键字访问当前类的静态成员。
一个类的所有实例,共用类中的静态属性。
即在内存中即使有多个实例,静态的属性也只有一份。
例子,设置了一个计数器$count属性,设置private 和 static 修饰。
这样,外界并不能直接访问$count属性。而程序运行的结果也看到多个实例在使用同一个静态的$count 属性。
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二,静态属性直接调用
静态属性不需要实例化就可以直接使用,在类还没有创建时就可以直接使用。
使用方式:
类名:: 静态属性名
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类没有创建,静态属性就可以直接使用。那静态属性在什么时候在内存中被创建?
在php中没有看到相关的资料。
引用java中的概念,来解释应该也具有通用性。静态属性和方法,在类被调用时创建。
三,静态方法
静态方法不需要所在类被实例化就可以直接使用。
使用的方式是类名::静态方法名
继续写这个math类,用来进行数学计算。
设计一个方法用来算出其中的最大值。既然是数学运算,也没有必要去实例化这个类,如果这个方法可以拿过来就用就方便多了。
这只是为了演示static方法而设计的这个类。在php提供了 max() 函数比较数值。
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静态方法如何调用静态方法
第一个例子,一个静态方法调用其它静态方法时,使用self::
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静态方法调用静态属性
使用self:: 调用本类的静态属性。
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静态方法不能调用非静态属性 。不能使用self::调用非静态属性。
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也不能使用 $this 获取非静态属性的值。
静态方法调用非静态方法
php5中,在静态方法中不能使用 $this 标识调用非静态方法。
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当一个类中有非静态方法被self:: 调用时,系统会自动将这个方法转换为静态方法。
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以上这篇浅析php静态方法与非静态方法的用法区别就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持帮客之家。

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PHP和Python各有优势,选择应基于项目需求。1.PHP适合web开发,语法简单,执行效率高。2.Python适用于数据科学和机器学习,语法简洁,库丰富。

PHP是一种广泛应用于服务器端的脚本语言,特别适合web开发。1.PHP可以嵌入HTML,处理HTTP请求和响应,支持多种数据库。2.PHP用于生成动态网页内容,处理表单数据,访问数据库等,具有强大的社区支持和开源资源。3.PHP是解释型语言,执行过程包括词法分析、语法分析、编译和执行。4.PHP可以与MySQL结合用于用户注册系统等高级应用。5.调试PHP时,可使用error_reporting()和var_dump()等函数。6.优化PHP代码可通过缓存机制、优化数据库查询和使用内置函数。7

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PHP在电子商务、内容管理系统和API开发中广泛应用。1)电子商务:用于购物车功能和支付处理。2)内容管理系统:用于动态内容生成和用户管理。3)API开发:用于RESTfulAPI开发和API安全性。通过性能优化和最佳实践,PHP应用的效率和可维护性得以提升。

PHP仍然具有活力,其在现代编程领域中依然占据重要地位。1)PHP的简单易学和强大社区支持使其在Web开发中广泛应用;2)其灵活性和稳定性使其在处理Web表单、数据库操作和文件处理等方面表现出色;3)PHP不断进化和优化,适用于初学者和经验丰富的开发者。

PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

PHP适合web开发,特别是在快速开发和处理动态内容方面表现出色,但不擅长数据科学和企业级应用。与Python相比,PHP在web开发中更具优势,但在数据科学领域不如Python;与Java相比,PHP在企业级应用中表现较差,但在web开发中更灵活;与JavaScript相比,PHP在后端开发中更简洁,但在前端开发中不如JavaScript。

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。
