Yii Framework 开发教程 UI 小组件Widget 概述

本文介绍Yii Framework中的UI组件(CWidget),包括如何使用和自定义这些组件以增强用户界面的可复用性和功能性。

和通常的应用程序开发框架一样,Yii Framework也提供了一组UI小组件(CWidget)来帮助程序员设计用户界面,小组是 CWidget 或其子类的实例.它是一个主要用于表现数据的组件.小组通常内嵌于一个视图来产生一些复杂而独立的用户界面.例如,一个日历小物件可用于渲染一个复杂的日历界面.小组件使用户界面更加可复用.

我们可以按如下视图脚本来使用一个小物件:

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<?php $this ->beginWidget( 'path.to.WidgetClass' ); ?>    
...可能会由小物件获取的内容主体...    
<?php $this ->endWidget();  >

或者

<?php $this->widget('path.to.WidgetClass'); ? >;  

后者用于不需要任何 body 内容的组件.

小组件可通过配置来定制它的表现.这是通过调用 CBaseController::beginWidget 或 CBaseController::widget 设置其初始化属性值来完成的.例如,当使用 CMaskedTextField 小物件时,我们想指定被使用的 mask .我们通过传递一个携带这些属性初始化值的数组来实现.这里的数组的键是属性的名称,而数组的值则是小物件属性所对应的值.正如以下所示 :

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<?php    
$this ->widget( 'CMaskedTextField' , array (    
     'mask' => '99/99/9999'
));    
?>

继承 CWidget 并覆盖其init() 和 run() 方法,可以定义一个新的小物件:

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class MyWidget extends CWidget    
{    
     public function init()    
     {    
         // 此方法会被 CController::beginWidget() 调用    
     }    
          
     public function run()    
     {    
         // 此方法会被 CController::endWidget() 调用    
     }    
}

小组件可以像一个控制器一样拥有它自己的视图.默认情况下,小物件的视图文件位于包含了小组件类文件目录的views 子目录之下.这些视图可以通过调用 CWidget::render() 渲染,这一点和控制器很相似.唯一不同的是,小组件的视图没有布局文件支持。另外,小组件视图中的$this指向小物件实例而不是控制器实例。

在上一篇文章Yii Framework 开发简明教程(8) 使用FormModel 说通过CController来处理用户提交事件,和Windows 桌面应用或ASP.Net做个类比, Yii 中视图View (HTML Form) 类似于WinForm或是Asp.Net 的Page。 控制类Controller类似Windows桌面应用或Asp.Net的事件处理(Code-Behind)类。 严格上来说,把 Yii 中视图View (HTML Form)比作Windows桌面中的WinFrom或是Asp.Net 的Page并不十分恰当,实际上Yii 中视图的整个HTML (或是body)对等于WinForm或是Page。 HTML Form 也只是CWidget的一个子类,对应到CActiveForm UI组件,此外,Yii内置了下面CWidget类型:

其中CJuiWidget (封装JQuery)和CInputWidget进一步分为:

后面的教程将逐个介绍Yii提供的UI小组件的用法,除了这些内置的UI小组件外,Yii也支持自定义UI小组件。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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