laravel-guidelines:为Laravel项目提供开发指南和最佳实践

laravel-guidelines:为Laravel项目提供开发指南和最佳实践

laravel-guidelines Not necessarily coding standards (naming conventions, avoid else, etc.), but more like 'app'-guidelines - things you don't want to forget. laravel-guidelines 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/laravel-guidelines

项目介绍

laravel-guidelines 是一个开源项目,旨在为使用 Laravel 框架的开发者提供一套全面、实用的开发指南和最佳实践。该项目涵盖了从项目设置、依赖管理、代码风格、安全性、数据库设计到测试和部署的各个方面,帮助开发者构建高质量、可维护的 Laravel 应用。

项目技术分析

laravel-guidelines 基于最新的 Laravel 版本,与 Laravel 的官方风格和指南保持一致。项目鼓励使用尽可能少的第三方包,并避免在服务器上安装额外的工具,从而确保应用的轻量化和高效性。以下是项目的一些技术亮点:

  • 遵循 Laravel 风格:项目建议开发者仔细阅读 Laravel 官方文档,并从框架的源代码和官方包中寻求灵感。
  • 兼容性:确保应用与 Inertia SSR 和 Laravel Octane 兼容,提供更好的性能和用户体验。
  • 安全性:项目强调从一开始就实施内容安全策略(CSP)和其他安全相关头部,防止 XSS 攻击,并推荐使用外部服务如 S3 进行文件上传。
  • 数据库设计:提供创建合理模型工厂和种子器的建议,使用分页和块处理大量数据,并防止 Eloquent 模型的懒加载。

项目及应用场景

laravel-guidelines 适用于各种规模的 Laravel 项目,尤其适合以下场景:

  • 新项目启动:为初学者提供一个清晰、系统的开发指南,帮助他们快速上手 Laravel 开发。
  • 团队协作:确保整个开发团队遵循相同的编码标准和最佳实践,提高代码质量和协作效率。
  • 项目重构:对于已有的 Laravel 项目,可以根据这些指南进行优化和重构,提升项目的可维护性和性能。

项目特点

完善的指南

laravel-guidelines 提供了从项目设置到部署的全方位指导,覆盖了 Laravel 开发的各个方面,包括但不限于:

  • 依赖和样式:使用最新版本的 Laravel 框架和最少量的第三方包。
  • 安全性:实施 CSP 和 XSS 保护,使用外部服务进行文件上传。
  • 数据库和 Eloquent:创建合理的模型工厂和种子器,使用分页和块处理数据,防止懒加载。
  • 测试:编写全面的测试,包括端到端的测试和 HTTP 请求模拟。
  • 控制器和操作:保持控制器简洁,使用动作类似 Laravel Fortify 的风格。

代码质量和性能

laravel-guidelines 强调编写高质量的代码,并通过以下方式提高性能:

  • 代码风格:使用 ESLint、PHP CS Fixer 和 Babel 等工具保持代码的一致性和标准性。
  • 数据库查询:监控查询时间,防止超时,并提供了一种机制来抛出异常。
  • 资源管理:确保所有的数据库记录和文件都可以被删除,不会破坏应用。

安全性和可维护性

项目从第一天开始就强调安全性,提供以下保障:

  • CSP 和 XSS 保护:从一开始就实施安全头部,防止脚本注入。
  • 数据保护:推荐使用 S3 等外部服务进行文件上传,避免直接上传到应用服务器。
  • 代码维护:提供一种机制来删除所有数据,确保应用的可维护性。

通过遵循 laravel-guidelines,开发者可以构建出既安全又高效,且易于维护的 Laravel 应用。这个项目不仅是 Laravel 开发者的宝贵资源,也是提高团队协作效率的重要工具。

laravel-guidelines Not necessarily coding standards (naming conventions, avoid else, etc.), but more like 'app'-guidelines - things you don't want to forget. laravel-guidelines 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/laravel-guidelines

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数优化技术,如 SGD Adam 使用 CNN RNN 构建 NLP 计算机视觉模型,以及真实数据集端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数循环,以及 NLP DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率函数,用于理解神经网络反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具知识,以了解机器如何阅读、解释学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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