MVC工作原理与入门实例

MVC模式及其工作原理 模型负责数据的处理,视图负责数据的展示,而控制器负责协调两者之间的交互。同时,MVC模式也提高了代码的重用性,因为可以独立地修改和替换模型、视图或控制器的实现,而不会影响到其他部分。控制器还可以响应模型的变化,更新视图以反映最新的状态。在MVC中,控制器是应用程序的逻辑处理中心,负责协调模型和视图之间的交互。在MVC中,视图通常是被动的,只负责显示数据,而不进行任何业务逻辑的处理。总结来说,MVC模式通过将应用程序的不同部分分离,使得代码更加可维护、可扩展,并提供了一种有效的组织和管理代码的方式。 阅读详情

MVC工作原理与入门实例

一、MVC简介

**书面解释:**MVC全名是Model View Controller,是模型-视图-控制器的缩写,一种软件设计典范,是一种业务逻辑和数据显示分离的方法组织代码,将业务逻辑被聚集的一个部件里。在界面和用户围绕数据的交互能被改进和个性化定制的同时而不需要重新编写业务逻辑。

学习MVC的目的:

  1. 快速上手各大主流PHP框架,例如yii框架、Thinkphp、ci等
  2. 快速适应多数公司的web开发需求
  3. 逐步接触和了解web系统架构的知识,为日后成为系统架构的中间力量做准备

MVC解决的问题:

在PHP还不支持面向对象之前,过程化的模式来创建。他们将像数据库查询语句这样的数据层代码和像HTML这样的表示层代码混在一起。这样编写的代码程序十分的混乱。

  • 维护难
  • 开发速度慢
  • 二次开发难度高,工作量大

MVC的优势:

  • 三个层各司其职,互不干扰,有利于开发中的分工;
  • 有利于代码的重用;

二、MVC的组成与原理

MVC全名是Model View Controller, 是模型-视图-控制器的缩写。

  • 视图:我们能看到的web界面。
  • 控制器:向系统发出指令的工具和帮手。
  • 模型:模型的工作是按要求从数据库取出数据,当然这个解释还不全面,后面再逐步理解。

MVC制作小实例(1)

1、创建第一个控制器类:testController.class.php

class testController{
    function show(){
    }
}

2、制作第一个模型文件:testModel.class.php

class testModel{
    function get()
    {
        return "hello world";
    }
}

3、创建第一个视图文件:testView.class.php

class testView{
    function display($data)
    {
        echo $data;
    }
}

MVC工作流程

  • 第一步:浏览者 -> 调用控制器,对它发出指令
  • 第二步:控制器 -> 按指令选取一个合适的模型
  • 第三步:模型 -> 按控制器指令取相应数据
  • 第四步:控制器 -> 按指令选取相应的视图
  • 第五步:视图 -> 把第三步取到的数据按用户想要的样子显示出来

三、MVC制作小实例(2)

  • index.php 是作为项目的唯一的入口文件,所有的请求都需要经过它。
  • 在入口文件中,我们载入了一些类。
  • 我们实例化了控制器类,并且调用了控制器类的show()方法。

入口文件:

<?php 
    require_once('testController.class.php');
    require_once('testModel.class.php');
    require_once('testView.class.php');

    $testController = new testController();
    $testController->show();
?>

控制器:

class testController{
    function show(){
        // 控制器的作用是调用模型,并调用视图,将模型产生的数据传递给视图,并让相关视图去显示
        $testModel = new testModel();
        $data = $testModel->get();
        $testview = new testView();
        $testview -> display($data);
    }
}

四、入口程序

在网上经常被称为单一入口机制,单一入口指在一个web应用程序中,所有的请求都是指向一个脚本文件,例如我们经常看到某一个网站所有的页面都是index.php?xxxx这样的形式。所有对使用程序的访问都是必须通过这个入口。

url形式: index.php?controller=控制器名&method=方法名
http://mvc.com/index.php?controller=test&method=show

目录规范:

  • mvc/
  • mvc/libs/
  • mvc/libs/Controller
  • mvc/libs/Controller/testController.php
  • mvc/libs/Model
  • mvc/libs/Model/testModel.php
  • mvc/libs/View
  • mvc/libs/View/testView.php
  • mvc/index.php

简易调用、实例化控制器

建立一个控制器调用函数C:

function C($name, $method)
{
    require_once('./libs/Controller/'.$name.'Controller.class.php');
    eval('$obj = new '.$name.'Controller();$obj->'.$method.'();')
}

建立一个模型调用函数M:

function M($name){
    require_once('./libs/Model/'.$name.'Model.class.php');
    eval('$obj = new '.$name.'Model();');
    return $obj;
}

建立一个视图调用函数V:

function V($name){
    require_once('./libs/View/'.$name.'View.class.php');
    eval('$obj = new '.$name.'View();');
    return $obj;
}

入口文件的改造与功能总结:

1、统一入口文件为首的URL格式

2、在入口文件里使用安全的方式接收传递来的控制器名和方法名

入口文件:

//url形式 index.php?controller=控制器名&method=方法名
require_once('function.php');
$controllerAllow = array('test', 'index');
$methodAllow = array('test'. 'index', 'show');

$controller = in_array($_GET['controller'], $controllerAllow)?$_GET['controller']:'index';
$method = in_array($_GET['method'], $methodAllow)?$_GET['method']:'index';

C($controller, $method);

控制器:

class testController{
    function show(){
        // 控制器的作用是调用模型,并调用视图,将模型产生的数据传递给视图,并让相关视图去显示
        $testModel = M('test');
        $data = $testModel->get();
        $testview = V('test');
        $testview -> display($data);
    }
}

模型的改造:

试试让模型层继承 PDO 类,然后实现数据库数据的读取。

http://php.net/manual/zh/pdo.construct.php

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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