ThinkPHP中FCKeditor编辑器的使用方法

本文详细介绍了如何将FCKeditor编辑器集成到ThinkPHP中,实现用户在线编辑文字与图像的功能。包括应用环境、集成步骤、参数修改、应用实例以及可能遇到的问题解决方案。

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而且可以用直接上传和ajax两种方式处理内容。为了给一些还没能成功地集成fckeditor的同侪们一些启发与帮助, 
兹将我的经验与体会描述如下:应用目的:将FCKeditor编辑器集成到Thinkphp中,使用户能够在线像编辑Word一样处理即将发表的文字与图像。 
应用软件与环境:apache服务器2.0以上版本,PHP版本5.0以上,mysql5.0以上;Thinkphp版本1.5或以上,Fckeditor版本2.x。 
应用步骤: 
1、下载FCKeditor2.x版本,将解压后的文件夹FCKeditor复制到ThinkPHP文件夹下的Vendor目录下,以便符合THinkPHP的第三方类库引入规则。 
2、修改参数: 
首先,用EditPlus等软件打开FCKeditor目录下的fckeditor_php5.php文件,找到第130行。出现内容如下: 
复制代码 代码如下:
public function __construct( $instanceName ) 
{$this->InstanceName = $instanceName ; 
$this->BasePath= ' ' ; 
$this->Width = '900′; 
$this->Height = '400′; 
$this->ToolbarSet = 'Default' ; 
$this->Value = ' '; 
$this->Config = array() ; 
} 
public function __construct( $instanceName ){$this->InstanceName = $instanceName ; 
$this->BasePath = '/bm/ThinkPHP/Vendor/FCKeditor/' ;$this->Width = '900′;$this->Height = '400′; 
$this->ToolbarSet = 'Default' ;$this->Value = ”; 

其中,最关键的就是将Basepath设置好。 
里面填写的就是fckeditor_php5.php文件相对于网站文档根目录(document root)的路径。 
其实这就是用以表征FCKeditor编辑器相对根目录的路径。比如服务器的文档根目录最下级是htdocs/或www/, 
项目名为project,project项目文件夹下有Thinkphp系统文件包与项目文件包myapp。而且服务器没有对该项目设置虚拟主机的话, 
此时的文档根目录仍是www/或htdocs/,那么应该是$this->BasePath='/project/ThinPHP/Vendor/FCKeditor/'; 
若是设置了虚拟主机,即将project变为虚拟的文档根目录,通过某一域名能够直接访问网站项目的话,那么此时, 
$this->BasePath='/ThinPHP/Vendor/FCKeditor/'; 
其他的参数如宽度与高度可以填或不填,若填下的话就是编辑器的默认高与宽。InstanceName是编辑器所在标签的id与name,此时不用理会。其他参数也不用理会。 
其次,在FCKeditor\editor\filemanager\connectors\php\下面找到config.php文件,打开它,找到30与34行。需要改写的参数如下:$Config['Enabled'] = true ; 
$Config['UserFilesPath'] = ' ' ; 
其中,第一个参数应该设为true.默认是true.第二个参数填写的是上传文件的路径,比如要显示的图片等。 
我们在project目录下建立一个uploads文件夹,那么$Config['UserFilesPath'] = ' /project/uploads/'; 
路径规则与上一个basepath一样。要是project是虚拟文档根目录的话,那么$Config['UserFilesPath'] =' /uploads/'; 
3、应用程序: 
比如在myapp项目中Lib目录下IndexAction.class.php控制器类中的index方法中,当访问该程序时,输出的模板网页里有form表单, 
要求用户输入一篇文章,那么就可以用到编辑器.代码示例如下,只显示与fckeditor有关的代码,其他代码会略。 
首先是服务器程序: 
复制代码 代码如下:
public function index() 
{……//其他代码 
vendor(“FCKeditor.fckeditor”);//包含FCKeditor类库,TP引入第三方类库的系统方法,其路径是相对于vendor目录来说的。 
$editor= new FCKeditor(); //实例化FCKeditor对象 
$editor->Width='980′;//设置编辑器实际需要的宽度。此项省略的话,会使用默认的宽度。 
$editor->Height='400′;//设置编辑器实际需要的高度。此项省略的话,会使用默认的高度。 
$this->Value=”;//设置编辑器初始值。也可以是修改数据时的设定值。可以置空。 
$editor->InstanceName='comment';//设置编辑器所在表单内输入标签的id与name,即<input>标签的id与name。此处假 
//设为comment.此处不可省,也要保持唯一性。表单上传到服务器处理程序后,即可通过$_POST['comment']来读取。 
$html=$editor->Createhtml();//创建在线编辑器html代码字符串,并赋值给字符串变量$html. 
$this->assign('html',$html);//将$html的值赋给模板变量$html.在模板里通过{$html}可以直接引用。 
…….//其他代码,包括输出模板。 
} 

其次是对应的html模板即index 文件。只需要在需要的地方插入编辑器即可,其他代码与一般的<form>写法一样。 
…….<!–其他html代码 –> 
<div> 
<form id=”commentform” name=”commentform” action=”">//action里填写表单处理程序,如'__APP__/Index/check'。 
指的是IndexAction类下的check()方法来处理提交的表单数据。 
复制代码 代码如下:
<table style=”width:100%;”> 
<tr> 
<td style=”text-align:left;”>添加新评论: 
</td> 
</tr> 
……//其他表单填写项 
<tr> 
<td > {$html}</td> 
</tr> 
<tr> 
<td><input type=”submit” value=”提交评论” > 
</td> 
</tr> 
</table> 
</form> 
</div> 

到这里, 已经可以用了。在表单处理程序里像通常处理表单元素那样就行。但是,有的时候项目移植后,上传的图片等链接路径会被错误编译, 
以致不能正确显示图片等东西。通常是双引号解析错误,我还没有解决。要想不出错的话,可以采取ajax的方式处理表单数据。 
不过在进行ajax处理之前,要先用一段js代码将编辑器中的值赋给表单中name是instacename的值的表单元素。比如, 
本项示例中要用ajax对表单进行处理的话,index模板文件中必须在表单处理前运行的一段js代码为: 
…….//其他js代码 
var editor=FCKeditorAPI.GetInstance('comment');//comment是设置的instanceName值. 
document.commentform.comment.value=editor.EditorDocument.body.innerHTML;//将编辑器中内容处理后的源代码 
//赋值给commentform表单的comment 属性元素值。 
……//其他js代码 
注:个人认为xajax比较不错,只需要将主要精力花在后台程序上。我也是用xajax进行数据处理的。前台代码很简单。 
详细出处参考:http://www.jb51.net/article/30738.htm


 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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