php模板插件添加,PHP Smarty 模板 自定义插件

本文详细介绍了如何在Smarty模板引擎中设置和使用自定义插件。首先,通过设置`setPluginsDir`来指定插件目录,包括系统默认和自定义路径。然后,定义了一个名为`smarty_modifier_mystyle`的修饰器函数,用于处理字符串样式。在模板中,通过调用这个修饰器来应用到变量。最后,通过`display`方法输出模板,实现了浏览器端的显示。

插件

是按需载入的。当特定的修饰器,函数,资源等被调用的时候插件才会被载入。

插件目录变量

可以是一个路径的字符串或者是包含多个路径的数组。

安装插件的方法

是直接把插件文件放置在这些目录下,Smarty会自动按需使用。

设定插件目录(新建一个myplugins文件夹)

D:\wamp\www\test\smarty\libs\plugins\

D:\wamp\www\test\smarty\libs\myplugins\

//定义根目录

define('ROOT', str_replace("\\", "/",dirname(__FILE__))."/");

//注意添加一个插件,要把系统默认设置的路径加入 否则不能使用默认系统的插件

$smarty->setPluginsDir(array(

ROOT."/libs/plugins/",//系统默认设置的路径

ROOT."/libs/myplugins/",//自定义的

));

2.定义插件函数

/*

* 1.确定插件位置 $smarty->setPlugsDir();

* 2.文件命名要有规则,才能通过文件名确定这个文件  modifier.函数名.php

* 3.函数名要有规则,才能找到这个文件中的这个函数

* 4.参数要有规则 第一个必须是要处理的变量 第二个以后才是要使用的参数

*/

function smarty_modifier_mystyle($str,$size="3",$color="pink"){

return "{$str}";

}

3.模板调用插件(修饰器)

4.浏览器输出

male x

附上php页面代码

//创建smarty对象

require_once './libs/Smarty.class.php';

//定义根目录

define('ROOT', str_replace("\\", "/",dirname(__FILE__))."/");

//实例化Smarty类

$smarty=new Smarty();

//设定定界符

$smarty->left_delimiter="

$smarty->right_delimiter="}>";

//设置为false 定界符号左右可以有空格

$smarty->auto_literal = false;

//添加一个插件的目录

//$smarty->setPluginsDir(ROOT."/libs/myplugins/");

//注意添加一个插件,要把系统默认设置的路径加入 否则不能使用默认系统的插件

$smarty->setPluginsDir(array(

ROOT."/libs/plugins/",//系统默认设置的路径

ROOT."/libs/myplugins/",//自定义的

));

//获取插件的目录

var_dump($smarty->getPluginsDir());

//变量赋值

$smarty->assign('sex','male x');

//变量输出

$smarty->display('hello.tpl');

?>

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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