[转]你应该知道的PHP库

本文推荐了多个实用的PHP类库,包括图表生成库、RSS解析器、缩略图生成器、支付处理程序、OpenID支持库、对象关系映射工具、PDF生成器、Excel操作类、邮件发送库及单元测试框架。
[url]http://www.niutian365.com/blog/article.asp?id=286[/url]
下面是一些非常有用的PHP类库,相信一定可以为你的WEB开发提供更好和更为快速的方法。

图表库
下面的类库可以让你很简的创建复杂的图表和图片。当然,它们需要GD库的支持。

pChart - 一个可以创建统计图的库。
Libchart - 这也是一个简单的统计图库。
JpGraph - 一个面向对象的图片创建类。
Open Flash Chart - 这是一个基于Flash的统计图。
RSS 解析
解释RSS并是一件很单调的事情,不过幸好你有下面的类库可以帮助你方便地读取RSS的Feed。

MagpieRSS - 开源的PHP版RSS解析器,据说功能强大,未验证。
SimplePie - 这是一个非常快速,而且易用的RSS和Atom 解析库。
缩略图生成
phpThumb - 功能很强大,如何强大还是自己去体会吧。
支付
你的网站需要处理支付方面的事情?需要一个和支付网关的程序?下面这个程序可以帮到你。

PHP Payment Library - 支持Paypal, Authorize.net 和2Checkout (2CO)
OpenID
PHP-OpenID - 支持OpenID的一个PHP库。OpenID是帮助你使用相同的用户名和口令登录不同的网站的一种解决方案。如果你对OpenID不熟悉的话,你可以到这里看看:http://openid.net.cn/
数据为抽象/对象关系映射ORM
ADOdb - 数据库抽象
Doctrine - 对象关系映射Object relational mapper (ORM) ,需要 PHP 5.2.3+ 版本,一个非常强大的database abstraction layer (DBAL).
Propel - 对象关系映射框架- PHP5
Outlet - 也是关于对象关系映射的一个工具。
注:对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 简单的说,ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。本质上就是将数据从一种形式转换到另外一种形 式。 这也同时暗示者额外的执行开销;然而,如果ORM作为一种中间件实现,则会有很多机会做优化,而这些在手写的持久层并不存在。 更重要的是用于控制转换的元数据需要提供和管理;但是同样,这些花费要比维护手写的方案要少;而且就算是遵守ODMG规范的对象数据库依然需要类级别的元 数据。

PDF 生成器
FPDF - 这量一个可以让你生成PDF的纯PHP类库。
Excel 相关
你的站点需要生成Excel?没有问题,下面这两个类库可以让你轻松做到这一点。

php-excel - 这是一个非常简单的Excel文件生成类。
PHP Excel Reader - 可以解析并读取XLS文件中的数据。
E-Mail 相关
不喜欢PHP的mail函数?觉得不够强大?下面的PHP邮件相关的库绝对不会让你失望。

Swift Mailer - 免费的超多功能的PHP邮件库。
PHPMailer - 超强大的邮件发送类。
单元测试
如果你在使用测试驱动的方法开发你的程序,下面的类库和框架绝你能帮助你的开发。

SimpleTest - 一个PHP的单元测试和网页测试的框架。
PHPUnit - 来自xUnit 家族,提供一个框架可以让你方便地进行单元测试的案例开发。并可非常容易地分析其测试结果。
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据技术讨论关系型和非关系型数据在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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