Magento URL不区分大小写

本文介绍如何修改Magento中URL Rewrite的功能,通过更改特定代码实现对请求路径大小写的敏感性调整。

首先找到:app/code/core/Mage/Core/Model/Resource/Url/Rewrite.php,

这个文件的public function loadByRequestPath(Mage_Core_Model_Url_Rewrite $object, $path)方法,大概在134行。
修改这个方法里面的一行代码就可以了。

在158行的样子,找到:if (!array_key_exists($item['request_path'], $mapPenalty))改成

if (!array_key_exists(strtolower($item['request_path']), array_change_key_case($mapPenalty)))就可以了。

完整代码:

public function loadByRequestPath(Mage_Core_Model_Url_Rewrite $object, $path)
{
    if (!is_array($path)) {
        $path = array($path);
    }

    $pathBind = array();
    foreach ($path as $key => $url) {
        $pathBind['path' . $key] = $url;
    }
   
    $adapter = $this->_getReadAdapter();
    $select  = $adapter->select()
        ->from($this->getMainTable())
        ->where('request_path IN (:' . implode(', :', array_flip($pathBind)) . ')')
        ->where('store_id IN(?)', array(Mage_Core_Model_App::ADMIN_STORE_ID, (int)$object->getStoreId()));

    $items = $adapter->fetchAll($select, $pathBind);

    // Go through all found records and choose one with lowest penalty - earlier path in array, concrete store
    $mapPenalty = array_flip(array_values($path)); // we got mapping array(path => index), lower index - better
    $currentPenalty = null;
    $foundItem = null;
    foreach ($items as $item) {
        if (!array_key_exists(strtolower($item['request_path']), array_change_key_case($mapPenalty))) {             //修改这里就可以了。
            continue;
        }
        $penalty = $mapPenalty[$item['request_path']] << 1 + ($item['store_id'] ? 0 : 1);
        if (!$foundItem || $currentPenalty > $penalty) {
            $foundItem = $item;
            $currentPenalty = $penalty;
            if (!$currentPenalty) {
                break; // Found best matching item with zero penalty, no reason to continue
            }
        }
    }

    // Set data and finish loading http://www.hicoogle.com/magento-rang-chan-pin-di-url-zhi-chi-da-xiao-xie.html
    if ($foundItem) {
        $object->setData($foundItem);
    }

    // Finish
    $this->unserializeFields($object);
    $this->_afterLoad($object);

    return $this;
}


源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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