可以让PHP编程事半功倍的类库

本文介绍了一系列能够显著提升PHP网站开发效率的类库,包括用于采集的snoopy类库和图片处理的PHPThumb类库。通过简单的使用方法演示,展示了如何轻松实现网站内容的自动采集及图片的高效处理。
可以让PHP编程事半功倍的类库

在用php开发网站的时候,使用面向对象的方法确实可以提高代码复用率,减少代码冗余。而对初学者更友好的是,PHP开发网站所需要的大部分类库,网上都有十分优秀的类库存在了。作为一个程序猿当然不能重复制造轮子,所以我把平时经常会使用到的类库整理下来,希望对学习PHP的站长朋友们有用。

一:采集类库,snoopy.class.php。(类库下载请自行百度,没有重名的)

说起做网站对大部分站长来讲,采集是必不可缺的部分。很多站长可能直接使用dedecms之类cms内置的采集功能了,但是有时候网站很小没必要使用cms或者cms的内置采集功能满足不了我们的需求的时候怎么办呢。那就可以使用这个采集类库了。使用方法非常简单。

使用演示:

    //加载类库文件include("snoopy.php");

    //要采集的页面地址

    $url = "http://www.www.win4000.com";   

    $snoopy = new Snoopy;

    //去抓取页面

    $snoopy->fetch($url);

    //输出抓回页面的html   

    echo $snoopy->results;

接下来,用正则表达式把你需要的内容匹配出来。这样采集就大功告成了。简单吧!

二:图片处理类库,PHPThumb,下载地址(github.com/masterexploder/PHPThumb)。注意这个类库有一个重名的叫phpthumb,只是大小写的差别,所以查找文档的时候千万注意。

在网站建设过程中,需要处理图片的地方多不胜数,用php的图片函数处理图片,十分繁琐。而且对新手来讲十分不好掌握。现在我们可以用PHPThumb类库来处理图片,包括,图片尺寸调整,图片截取,图片加水印,图片旋转等等功能。

使用演示:

    //加载类库文件

    require_once 'path/to/ThumbLib.inc.php';

    //实例化类库,传入你要处理的图片的地址可以是网络地址,也可以是本地地址

    $thumb = PhpThumbFactory::create('http://www.win4000.com/');

    //把图片等比缩小到最大宽度 100px或者最高100px,当只输入一个参数的时候,是限制最宽的尺寸。

    $thumb->resize(100, 100);

    //把图片等比缩小到原来的百分数,比如50就是原来的50%。

    $thumb->resizePercent(50);

    //截取一个175px * 175px的图片,注意这个是截取,超出的部分直接裁切掉,不是强制改变尺寸。

    $thumb->adaptiveResize(175, 175);

    //从图片的中心计算,截取200px * 100px的图片。

    $thumb->cropFromCenter(200, 100);

    //截图,前两个参数分别是需要解出的图片的右上角的坐标X,Y。 后面两个参数是需要解出的图片宽,高。

    $thumb->crop(100, 100, 300, 200);

    //把图片顺时针反转180度

    $thumb->rotateImageNDegrees(180);

这个类库还有更多功能就不多做介绍了,如果你也在开发PHP网站过程中需要处理图片不妨阅读一下这个类库的文档,保证你处理图片很简单,再也不用和那十几个烦人的php图片处理函数打交道了!

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【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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