一个简单的模板类(PHP)

PHP模板类代码示例 通过以上步骤,我们成功地创建了一个简单的PHP模板类,并使用它来渲染模板文件。当然,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的模板类来满足不同的需求。总结起来,PHP模板类可以帮助我们更好地组织和管理模板文件,提高代码的可读性和可维护性。通过创建一个模板类,并使用它来渲染模板文件,我们可以将业务逻辑与界面展示分离,使代码更加清晰和易于开发。模板类可以帮助我们更好地组织和管理模板文件,提高代码的可读性和可维护性。首先,我们需要创建一个名为Template的PHP类,该类将包含模板相关的方法和属性。 阅读详情

接上话,有了一个数据操作类,这样项目只能简单地操作数据,但是要达到能够和美工一起显示美好的页面,则需要一个比较好的模板引擎。与SMARTY这样比较庞大的模板引擎相比,我想下面这个则真算得小得多了。

这个模板类是我以前在网上看到的,写得比较好,所以我就引用了,还不知道作者是谁,这里就先讲一下这个类的原理。

首先,这个类只有一个简单的正则解析器。但是基本上可以用到了。如果再能够在此基础上扩展,我相相信这个小东西很有发展,请有相同爱好的同志们,来加入到强化他的目地。我这就抛下砖。

template.class.php

 

<?php
class template{
	
	//变量储存的数组
	private $vars = array();
	//模板目录
	public $template_dir = './template/';
	//缓存目录 
	public $cache_dir = './cache/';
	//编译目录
	public $template_c_dir = './template_c/';
	//模板文件
	public $template_file = '';
	//左连接符
	public $left_delimiter = '<{';
	//右连接符
	public $right_delimiter = '}>';
	//编译文件
	private $template_c_file = '';
	//缓存文件
	private $cache_file = '';
	//缓存时间
	public $cache_time = 0;
	
	//内置解析器
	private $preg_temp = array(
		'~<\{(\$[a-z0-9_]+)\}>~i'
            => '<?php echo $1; ?>', // <{$name}>
        
        '~<\{(\$[a-z0-9_]+)\.([a-z0-9_]+)\}>~i'
            => '<?php echo $1[\'$2\']; ?>', // <{$arr.key}>
        
        '~<\{(\$[a-z0-9_]+)\.([a-z0-9_]+)\.([a-z0-9_]+)\}>~i'
            => '<?php echo $1[\'$2\'][\'$3\']; ?>', // <{$arr.key.key2}>
        
        '~<\?php\s+(include_once|require_once|include|require)\s*\(\s*(.+?)\s*\)\s*;?\s*\?>~i'
            => '<?php include \$this->_include($2); ?>', // <?php include('inc/top.php'); ?>
        
        '~<\{:(.+?)\}>~' => '<?php echo $1; ?>', // <{:strip_tags($a)}>
        
        '~<\{\~(.+?)\}>~' => '<?php $1; ?>', // <{~var_dump($a)}>
        
        '~<\?=\s*~' => '<?php echo ', // <?=
	);
	
	/**
	 *构造器
	 */
	public function __construct(){
		if(defined('TMP_PATH')){
			$this->template_c_dir = TMP_PATH . 'template_c/';
			$this->cache_dir	  = TMP_PATH . 'cache/';
		}
	}
	
	/**
	 *变量赋值
	 *@param $key mixed 键名
	 *@param $value mixed 值
	 */
	public function assign($key , $value = ''){
		if(is_array($key)){
			$this->vars=array_merge($key,$this->vars);
		}
		else{
			$this->vars[$key]=$value;
		}
	}
	
	/**
	 *显示页面
	 *@param $file string 模板文件名
	 */
	public function display($file){
		echo $this->fetch($file);
	}
	
	/**
	 *返回缓存区内容
	 *@param $file string 模板文件名
	 *@return $content string 缓存内容
	 */
	public function fetch($file){
		$this->template_file = $file;
		$desc_template_file = $this->template_dir .$file;
		$desc_content = $this->readfile($desc_template_file);
		
		$template_c_file_time= filemtime($desc_template_file);
		//若在超过缓存时间,则编译
		if($this->cache_time < time()-$template_c_file_time){
			$this->complie($this->token($desc_content));
		}
		//以下获取缓存区的内容
		ob_start();
		
		@extract($this->vars , EXTR_OVERWRITE);
		include ($this->template_c_dir . $this->template_c_file);
		
		$content = ob_get_contents();
		ob_end_clean();
		
		//$this->store_buff($content);
		return $content;
	}
	
	/*
	 *替换分隔符,以及替换解析器的内容
	 *@param $content string 读取的内容
	 *@return $token_content string 替换后的内容
	 */
	public function token($content){
		$token_content = $content;
		if($left_delimiter != '<{'){
			$token_content = str_replace($left_delimiter , '<{' , $token_content);
			$token_content = str_replace($right_delimiter, '}>' , $token_content);
		}
		$token_content = preg_replace(array_keys($this->preg_temp), $this->preg_temp , $token_content);
		return $token_content;
	}
	
	/*
	 *生成储存
	 *@param $content string 读取的内容
	 *
	 
	public function store_buff($content){
		$this->cache_file = md5($this->template_file) . $this->template_file . '.html';
		$tempfile = $this->cache_dir . $this->cache_file;
		$fp = fopen($tempfile , 'w');
		fputs($fp,$content);
		fclose($fp);
		unset($fp);
	}
	*/
	
	/*
	 *编译储存
	 *@param $content string 读取的内容
	 *
	 */
	public function complie($content){
		$this->template_c_file = md5($this->template_file) . $this->template_file . '.php';
		$tempfile = $this->template_c_dir . $this->template_c_file;
		$fp = fopen($tempfile , 'w');
		fputs($fp,$content);
		fclose($fp);
		unset($fp);
	}
	
	/*
	 *读取文件的内容
	 *@param $file string 文件名
	 *@return $content string 文件内容
	 */
	public function readfile($file){
		if(file_exists($file)){
			$fp = fopen($file , 'r');
			$content ='';
			while(!feof($fp)){
				$content .= fgets($fp,4096);
			}
			fclose($fp);
			unset($fp);
			return $content;
		}
		else{
			exit($file . ' not exist!');
		}
	}
	
	/*
	 *模板嵌套
	 *@param $file string 文件名
	 *@return string 文件的绝对地址
	 */
	public function _include($file){
		if(file_exists($this->template_dir . $file)){
			return ($this->template_dir . $file);
		}
		else{
			echo "模板文件不存在";
			exit;
		}
	}
}
?>

有了这个模板,你可以忘记那些大型的模板,毕竟你的美工不会在他的切片文件里写那么多SMARTY的标记,而只要他切好,你可以直接用,不用去修改images , css ,js 地址了。
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.NET博文收藏 286

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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zwt90的专栏 618

php 模板 {{}},PHP 模板技术!

PHP 模板技术!2008-06-26 19:34:04|分类: 默认分类|举报 |字号PHP模板类的原理很简单:类+模板替换。说到替换,我第一个想到的就是正则表达式。PHP里字符替换函数大部分都是基于正则的。所以,我个人认为,实现PHP模板类的原理是:类+正则表达式。写了第一个PHP模板类,功能简单得不能再简单了:cls.php -- 定义模板类/**************** cls...

weixin_39888018的博客 175

一个PHP Template

class Template {  var $classname = "Template";  /* if set, echo assignments */  var $debug     = false;  /* $file[handle] = "filename"; */  var $file  = array();  /* relati

朱朱的足迹 975

[原创] Lightemplate - php模版类

[Lightemplate]  Copyright (c) 2009 Troy  Class name: Lightemplate  Run environment on php5.*  Project owners and author Troy  Code license: GNU General Public License v3  Email list:  

坏孩子的天空 452
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tomyjohn
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