windows系统php环境开发

本文详细介绍了如何在Windows 10系统上手动配置Apache、PHP及MySQL(WAMP)环境,包括各组件的下载、安装及配置步骤,并提供了测试方法。

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Windows系统搭建Web开发(Apache+PHP+MySQL)=>WAMP

PHP开发环境配置一般有简单的集成化安装手工自定义义安装两种方式。集成化安装通过网上直接下载一整套开发环境,省去了配置的过程,不过这种方式灵活性不够高,我们也不能了解其中的关系。在此我们自己尝试试着动手去配置一下环境,这样对每个模块功能有所了解,下面详细介绍的是Windows10系统下的安装,安装顺序为:Apache→PHP→MySQL。

一、安装Apache

1、进入Apache官网:http://httpd.apache.org/docs/current/platform/windows.html#down ,下载apache

2、根据自己系统选择32位还是64位。下载解压缩后,修改conf文件夹下http.conf文件,

1)Define SRVROOT "c:/Apache24"中的目录修改

2)#ServerName www.example.com:80  改为 ServerName localhost:80 

3、安装启动Apache

1)以管理员模式CMD进入apache的bin文件夹下(可以修改windows的系统环境变量则可以在任何目录下都可执行),

    执行:httpd -k install 进行安装(如果提示缺少vcruntime140.dll,则打开

    https://www.microsoft.com/en-US/download/details.aspx?id=48145 根据系统版本选择64位或者32位)

2)输入:httpd –k start 启动Apache服务

4、测试

浏览器中输入:http://localhost

 

二、安装php

1、下载php for win

https://windows.php.net/download#php-5.6

注意下载X64或X86 Thread Safe版

2、安装php

(1)将php目录下php.ini-development改名为php.ini,修改文件,

     将“ ; extension_dir = "ext" “改为:extension_dir="D:\php\php56\ext"

    将;extension=php_mysqli.dll

       ;extension=php_curl.dll

       ;extension=php_gd2.dll

      ;extension=php_mbstring.dll

去掉各种扩展前的分号

(2)向httpd.conf文件中写入PHP支持模块。

  i. 修改首页面文件类型支持 DirectoryIndex index.html index.htm index.php

 ii.然后,在文件尾部添加下面的内容:

#让Apache支持PHP

LoadModule php5_module "D:\php\php56\php5apache2_4.dll"

#告诉Apache php.ini的位置

PHPIniDir "D:\php\php56"

AddType application/x-httpd-php .php .html .htm

3、测试php

在Apache目录下的htdocs文件夹中新建index.php文件,填入以下代码:

php
<?php
    phpinfo();
?>

保存之后,在浏览器中输入:http://localhost/index.php
如果出现如下页面,则证明PHP安装成功。

从上面这个页面中,你可以很清楚地看到自己安装的PHP版本Apache版本信息,包括各种扩展功能。

二、安装MySQL

1、下载安装

进入https://dev.mysql.com/downloads/windows/installer/8.0.html

直接下载安装msi文件就行了,以安装5.7版本为例,安装过程中选择server only(服务器版)。

安装完成,计算机重启。

2、修改测试

(1)修改环境变量:将mysql的bin目录添加到环境变量path下。

(2)测试mysql登录:管理员CMD下输入 mysql -u用户名  -p密码

(3)测试mysql服务启动关闭:管理员CMD,启动/关闭服务:net start/stop mysql

 

### 如何将YOLOPyQt结合使用 为了实现YOLOPyQt的集成,可以按照以下方法构建应用程序: #### 1. 安装依赖库 确保安装了必要的Python包。这通常包括`opencv-python`用于图像处理以及`torch`和`tqdm`等其他可能需要的机器学习框架。 ```bash pip install opencv-python torch tqdm pyqt5 ``` #### 2. 加载并配置YOLO模型 加载预训练好的YOLO权重文件,并设置好检测参数。这部分代码可以从官方GitHub仓库获取或者基于已有的YOLO版本调整[^1]。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model ``` #### 3. 创建PyQt界面 设计图形用户界面(GUI),允许用户选择视频源或图片路径作为输入给YOLO进行目标识别。这里展示了一个简单的窗口布局例子[^2]。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QLineEdit class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection") layout = QVBoxLayout() label = QLabel("Enter image path:") line_edit = QLineEdit() button = QPushButton("Detect Objects!") layout.addWidget(label) layout.addWidget(line_edit) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) ``` #### 4. 实现对象检测逻辑 当点击按钮时触发事件处理器,在其中调用YOLO来进行预测并将结果显示出来。注意要处理不同类型的媒体数据(如摄像头流、本地文件)[^3]。 ```python def on_button_clicked(self): img_path = self.line_edit.text() # Get input from user results = model(img_path) # Perform inference using loaded model res_plotted = results[0].plot() # Plot bounding boxes over detected objects cv2.imshow("Detected Image", res_plotted) # Show result in a window cv2.waitKey(0) button.clicked.connect(on_button_clicked) ``` 以上就是基本的工作流程;当然实际项目可能会更复杂一些,比如还需要考虑多线程运行以提高性能等问题。对于具体细节上的差异,则取决于所选用的具体YOLO变体及其对应的API接口文档说明[^4]。
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