PHP依赖管理器:Composer 入门

本文详细介绍了Composer,一个用于管理PHP项目依赖关系的工具。它通过声明依赖库,自动安装所需版本,简化了项目的依赖管理。文章解释了如何安装Composer,声明依赖,以及如何使用自动加载功能。

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composerPHP中的一个依赖关系管理工具。只要(按指定格式)声明项目所依赖的库,composer就可以为我们安装这些库。

依赖关系管理

composer不是包管理器。不错,它处理“包”或库,但他的管理基于单个项目,它把库安装到项目中的一个目录中(例如:vendor)。缺省情况下,composer从不在全局范围安装任何东西。因此,composer是一个依赖关系管理器。

这并不是种全新的思想,composer受到nodenpmrubybundler的启发。但对PHP来说,还没有这样的工具。

composer要解决的问题是:

l         我们有一个项目,依赖好几个库。

l         这些库中某些又依赖于别的库。

l         我们声明我们依赖的库

l         composer找到需要安装哪个包的哪个版本,并安装(这意味着composer把他们下载到我们的项目中)。

声明依赖关系

假定我们创建了一个项目,需要一个库做日志记录。我们决定使用monolog。为了把monolog加到项目中,我们只需要创建一个描述项目依赖关系的文件composer.json

{
    "require": {
        "monolog/monolog": "1.0.*"
   }
}

这里只需简单地说明我们的项目需要某个monolog/monolog包,以1.0开始的任何版本都可以。

安装

本地下载

要获取composer,我们需要做两件事。第一件是安装composer(再说一遍,把它下载到我们的项目目录中):

$ curl https://getcomposer.org/installer | php

这个命令会检查PHP的几个设置然后把composer.phar下载到我们的工作目录。这个文件是composer程序。它是一个PHARPHP archive),PHARPHP的一种文档格式,可以在命令行运行。

通过--install-dir选项,可以把composer安装到指定目录中(可以是绝对路径,也可以是相对路径):

$curl https://getcomposer.org/installer | php -- --install-dir=bin

全局下载

这个文件可以放在任何地方。如果把它放在PATH指定的路径中,就可以全局访问了。在unix类的系统中上,可以把它变成可执行文件,运行时可以不指定php

$ curl -s https://getcomposer.org/installer | php
$ sudo mv composer.phar /usr/local/bin/composer

然后,运行composer时只需运行composer

使用composer

下一步,运行install命令来解析和下载依赖库:

php composer.phar install

这个命令会把monolog下载到vendor/monolog/monolog目录中。

自动加载

除了下载库之外,composer还准备了一个自动加载文件,可以自动加载它下载的库中的所有类。要使用自动加载,只要在代码的引导过程中加上:

require 'vendor/autoload.php';

好了,开始使用monolog吧!要学习composer的更多知识,请阅读“基本用法”一章。


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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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