如何把smarty生成的编译文件改为存进数据库
怎么把smarty生成的编译文件改为存进数据库
在新浪SAE建了一个小网站,用的smarty模板,可是没有写权限,templates_c里写不进,有什么办法改为存进数据库?不想用SAE提供的缓存服务和KVDB,因为没有豆豆
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存到数据库里你也没法运行
麻烦一点,每次修改模板后就上传一次吧
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參考http://www.smarty.net/docs/zh_CN/caching.custom.tpl
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當然是緩存進數據庫啊
templates_c裡面的進了數據又能怎樣,這些文件是需要php運行的。
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为什么要每个页面都运行一次?只要把与被修改的模板相关的页面运行一下就可以了
难道你修改可模板都不测试以下的吗?
可能你没弄清楚 templates_c 是做什么的吧?
它是将 templates 中的模板翻译成 php 代码,保存起来
网站运行时执行的是 templates_c 中的代码

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP verwendet MySQLI- und PDO-Erweiterungen, um in Datenbankvorgängen und serverseitiger Logikverarbeitung zu interagieren und die serverseitige Logik durch Funktionen wie Sitzungsverwaltung zu verarbeiten. 1) Verwenden Sie MySQLI oder PDO, um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen und SQL -Abfragen auszuführen. 2) Behandeln Sie HTTP -Anforderungen und Benutzerstatus über Sitzungsverwaltung und andere Funktionen. 3) Verwenden Sie Transaktionen, um die Atomizität von Datenbankvorgängen sicherzustellen. 4) Verhindern Sie die SQL -Injektion, verwenden Sie Ausnahmebehandlung und Schließen von Verbindungen zum Debuggen. 5) Optimieren Sie die Leistung durch Indexierung und Cache, schreiben Sie hochlesbarer Code und führen Sie die Fehlerbehandlung durch.

PHP wird verwendet, um dynamische Websites zu erstellen. Zu den Kernfunktionen gehören: 1. Dynamische Inhalte generieren und Webseiten in Echtzeit generieren, indem Sie eine Verbindung mit der Datenbank herstellen; 2. Verarbeiten Sie Benutzerinteraktions- und Formulareinreichungen, überprüfen Sie Eingaben und reagieren Sie auf Operationen. 3. Verwalten Sie Sitzungen und Benutzerauthentifizierung, um eine personalisierte Erfahrung zu bieten. 4. Optimieren Sie die Leistung und befolgen Sie die Best Practices, um die Effizienz und Sicherheit der Website zu verbessern.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Zu den Kernvorteilen von PHP gehören einfacher Lernen, starke Unterstützung für Webentwicklung, reiche Bibliotheken und Rahmenbedingungen, hohe Leistung und Skalierbarkeit, plattformübergreifende Kompatibilität und Kosteneffizienz. 1) leicht zu erlernen und zu bedienen, geeignet für Anfänger; 2) gute Integration in Webserver und unterstützt mehrere Datenbanken. 3) leistungsstarke Frameworks wie Laravel; 4) hohe Leistung kann durch Optimierung erzielt werden; 5) mehrere Betriebssysteme unterstützen; 6) Open Source, um die Entwicklungskosten zu senken.

PhPhas significantantyPactedWebDevelopmentAndendendsbeyondit.1) iTpowersMAjorPlatforms-LikewordpressandExcelsInDatabaseInteractions.2) php'SadaptabilityAllowStoscaleForLargeApplicationsfraMe-Linien-Linien-Linien-Linienkripte

PHP eignet sich für Webentwicklungs- und Content -Management -Systeme, und Python eignet sich für Datenwissenschafts-, maschinelles Lernen- und Automatisierungsskripte. 1.PHP hat eine gute Leistung beim Erstellen von schnellen und skalierbaren Websites und Anwendungen und wird üblicherweise in CMS wie WordPress verwendet. 2. Python hat sich in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen mit reichen Bibliotheken wie Numpy und TensorFlow übertrifft.
