


Bagaimana untuk menggunakan Atribut untuk menambah anotasi tersuai pada kelas dalam PHP8?
Oct 18, 2023 am 10:16 AMBagaimana untuk menggunakan Atribut untuk menambah anotasi tersuai pada kelas dalam PHP8?
Anotasi tersuai ialah cara untuk menambahkan metadata pada kelas atau kaedah, yang boleh membantu kami mendapatkan dan memproses maklumat tambahan pada kelas atau kaedah tertentu pada masa jalan. Dalam PHP8, konsep Atribut telah diperkenalkan, yang membolehkan kami menambah anotasi tersuai pada kelas dengan mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Atribut untuk melaksanakan anotasi tersuai untuk kelas dalam PHP8 dan menyediakan contoh kod khusus.
Dalam PHP8, anotasi tersuai dilaksanakan dengan mencipta kelas sambungan Attribute
. Kami boleh menentukan sifat anotasi yang kami mahukan dalam kelas ini dan boleh memberikan nilai lalai untuk sifat ini. Berikut ialah contoh: Attribute
擴(kuò)展類來實(shí)現(xiàn)的。我們可以在這個(gè)類中定義我們想要的注解屬性,并且可以為這些屬性提供默認(rèn)值。下面是一個(gè)示例:
use Attribute; #[Attribute] class CustomAnnotation { public $name; public $version; public function __construct(string $name, string $version = '1.0') { $this->name = $name; $this->version = $version; } }
在上面的代碼中,我們定義了一個(gè)名為CustomAnnotation
的自定義注解類,并聲明了兩個(gè)屬性name
和version
。我們還提供了一個(gè)構(gòu)造函數(shù)來初始化這些屬性,并且在構(gòu)造函數(shù)中為version
屬性提供了默認(rèn)值。
接下來,我們可以在我們的類上使用這個(gè)自定義注解。下面是一個(gè)示例:
#[CustomAnnotation('MyClass', '2.0')] class MyClass { // Class implementation }
在上面的代碼中,我們?yōu)?code>MyClass類添加了CustomAnnotation
注解,并傳入了name
和version
屬性的值。
要在運(yùn)行時(shí)獲取類上的自定義注解,我們可以使用ReflectionClass
類。下面是一個(gè)示例:
$reflection = new ReflectionClass('MyClass'); $annotations = $reflection->getAttributes(CustomAnnotation::class); foreach ($annotations as $annotation) { $name = $annotation->newInstance()->name; $version = $annotation->newInstance()->version; echo "Name: $name "; echo "Version: $version "; }
在上面的代碼中,我們首先創(chuàng)建了一個(gè)ReflectionClass
對(duì)象,用于獲取MyClass
類的反射信息。然后,我們使用getAttributes()
方法獲取類上的CustomAnnotation
注解,并將結(jié)果存儲(chǔ)在$annotations
變量中。我們使用newInstance()
rrreee
CustomAnnotation
dan mengisytiharkan dua atribut name
dan versi
. Kami juga menyediakan pembina untuk memulakan sifat ini dan menyediakan nilai lalai untuk harta version
dalam pembina. Seterusnya, kami boleh menggunakan anotasi tersuai ini pada kelas kami. Berikut ialah contoh: rrreee
Dalam kod di atas, kami menambahkan anotasiCustomAnnotation
pada kelas MyClass
dan lulus dalam The nilai nama
dan atribut version
. #????##????#Untuk mendapatkan anotasi tersuai pada kelas pada masa jalan, kita boleh menggunakan kelas ReflectionClass
. Berikut ialah contoh: #????#rrreee#????#Dalam kod di atas, kami mula-mula mencipta objek ReflectionClass
untuk mendapatkan maklumat pantulan kelas MyClass
. Kemudian, kami menggunakan kaedah getAttributes()
untuk mendapatkan anotasi CustomAnnotation
pada kelas dan menyimpan hasilnya dalam pembolehubah $annotation
. Kami menggunakan kaedah newInstance()
untuk mencipta objek anotasi dan mendapatkan nilai sifat, dan kemudian mengeluarkannya ke skrin. #????##????#Melalui contoh di atas, kita dapat melihat bahawa adalah sangat mudah untuk menggunakan Atribut untuk menambah anotasi tersuai pada kelas dalam PHP8. Ia membolehkan kami mendapatkan dan memanipulasi metadata kelas dengan mudah pada masa jalan, memberikan lebih fleksibiliti kepada aplikasi kami. #????##????#Untuk meringkaskan, artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Atribut untuk menambah anotasi tersuai pada kelas dalam PHP8 dan menyediakan contoh kod terperinci. Saya harap pembaca dapat memahami penggunaan asas Atribut melalui artikel ini dan mengaplikasikannya dalam projek sebenar. Apabila menggunakan anotasi tersuai, anda perlu mereka bentuk dan menggunakannya dengan berhati-hati untuk mengelakkan penggunaan berlebihan yang akan mengurangkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod. #????#Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan Atribut untuk menambah anotasi tersuai pada kelas dalam PHP8?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Kaedah teras untuk membina fungsi perkongsian sosial dalam PHP adalah untuk menghasilkan pautan perkongsian secara dinamik yang memenuhi keperluan setiap platform. 1. Mula -mula dapatkan halaman semasa atau URL dan maklumat artikel yang ditentukan; 2. Gunakan urlencode untuk menyandikan parameter; 3. Sambutan dan menjana pautan perkongsian mengikut protokol setiap platform; 4. Pautan paparan di hujung depan untuk pengguna mengklik dan berkongsi; 5. Dinamik menghasilkan tag OG pada halaman untuk mengoptimumkan paparan kandungan perkongsian; 6. Pastikan untuk melepaskan input pengguna untuk mencegah serangan XSS. Kaedah ini tidak memerlukan pengesahan yang kompleks, mempunyai kos penyelenggaraan yang rendah, dan sesuai untuk kebanyakan keperluan perkongsian kandungan.

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

1. Memaksimumkan nilai komersil sistem komen memerlukan menggabungkan pengiklanan pengiklanan asli, perkhidmatan nilai tambah pengguna (seperti memuat naik gambar, komen top-up), mempengaruhi mekanisme insentif berdasarkan kualiti komen, dan pematuhan data pengewangan data tanpa nama; 2. Strategi audit harus mengadopsi gabungan penapisan kata kunci dinamik pra-audit dan mekanisme pelaporan pengguna, ditambah dengan penarafan kualiti komen untuk mencapai pendedahan hierarki kandungan; 3. Anti-brushing memerlukan pembinaan pertahanan berbilang lapisan: Recaptchav3 Pengesahan tanpa sensor, Honeypot Honeypot Field Robot, IP dan Had Frekuensi Timestamp menghalang penyiraman, dan pengiktirafan corak kandungan menandakan komen yang mencurigakan, dan terus berurusan dengan serangan.

PHP tidak secara langsung melaksanakan pemprosesan imej AI, tetapi mengintegrasikan melalui API, kerana ia adalah baik pada pembangunan web dan bukannya tugas-tugas intensif pengkomputeran. Integrasi API boleh mencapai pembahagian profesional buruh, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan; 2. Mengintegrasikan teknologi utama termasuk menggunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan HTTP, pengekodan data JSON dan penyahkodan, pengesahan keselamatan utama API, pemprosesan giliran yang memakan masa yang memakan masa, pengendalian ralat yang teguh dan mekanisme semula, penyimpanan imej dan paparan; 3. Cabaran umum termasuk kos API daripada kawalan, hasil generasi yang tidak terkawal, pengalaman pengguna yang lemah, risiko keselamatan dan pengurusan data yang sukar. Strategi tindak balas menetapkan kuota dan cache pengguna, menyediakan panduan propt dan pemilihan multi-gambar, pemberitahuan asynchronous dan kemajuan kemajuan, penyimpanan pembolehubah persekitaran utama dan audit kandungan, dan penyimpanan awan.

PHP memastikan pemotongan inventori atomik melalui urus niaga pangkalan data dan kunci baris forupdate untuk mengelakkan overselling serentak yang tinggi; 2. Konsistensi inventori pelbagai platform bergantung kepada pengurusan berpusat dan penyegerakan yang didorong oleh peristiwa, menggabungkan pemberitahuan API/webhook dan beratur mesej untuk memastikan penghantaran data yang boleh dipercayai; 3. Mekanisme penggera harus menetapkan inventori rendah, sifar/inventori negatif, jualan yang tidak dapat dilepaskan, kitaran penambahan dan strategi turun naik yang tidak normal dalam senario yang berbeza, dan pilih DingTalk, SMS atau orang yang bertanggungjawab e -mel mengikut urgensi, dan maklumat penggera mesti lengkap dan jelas untuk mencapai penyesuaian perniagaan dan tindak balas yang cepat.

Phpisstillrelevantinmodernenterpriseenvironments.1.modernphp (7.xand8.x) Menawarkan Perpaduan Perlengkapan, ketegangan, jitcompilation, danmodernsyntax, makeitsuatableforlarge-scaleapplications.2.phpintegratefective

Pilih Perkhidmatan Pengiktirafan Suara AI yang sesuai dan mengintegrasikan PHPSDK; 2. Gunakan PHP untuk memanggil FFMPEG untuk menukar rakaman ke dalam format API yang diperlukan (seperti WAV); 3. Muat naik fail ke penyimpanan awan dan hubungi pengiktirafan tak segerak API; 4. Menganalisis hasil JSON dan menyusun teks menggunakan teknologi NLP; 5. Menjana dokumen Word atau Markdown untuk melengkapkan automasi rekod mesyuarat. Seluruh proses perlu memastikan penyulitan data, kawalan akses dan pematuhan untuk memastikan privasi dan keselamatan.
