[转从首页]成为一名PHP专家其实并不难
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我相信有人会错过这边文章,我个人认为其中对初级PHP使用者和PHP专家的例子,很形象
摘要:初级、中级、专业和精英在PHP的使用上明显是不一样的,人人都想成为一名优秀的PHP专家,当然,罗马不是一日建成的,从初级者到专家需要经过什么样的过程呢?精选代码、分析项目、创建PHP环境、尝试不同框架......
本文作者Bruno Skvorc是一名资深的Web开发者。在这篇文章里主要是讲述成为一名专业的PHP专家所要经历的过程,以及在这个过程里要如何学习掌握技巧和对工具的舍取。(以下为编译内容)
当阅读各种和PHP相关的博客、Quora问题、Google+社区、资讯和杂志的时候,经常会注意到在技术上出现两极分化的现象。问题均围绕在“我如何连接到一个MySQL数据库?”,或者是“我如何使得邮件系统能够每小时发送超过一百万份电子邮件,在不引入一个新的服务器的前提下?”这样的范围内。
通过分析研究,可以根据对PHP的使用能力将应用者分为四类:初级、中级、专业和精英。
在极端情况下
使用PHP语言,初级者会学一些变量、include()包含文件、表单处理。还会学一些逻辑架构,就连发送一份邮件也要借助教程,即使是点击面向对象编程的案例的时候也不一定真正理解它的运行原理。
PHP专家每天都会花很多时间将PHP应用于各个项目中,比如商业应用或者各种需要数据库和PHP相结合的应用。此外,这些专家还会参加各种研讨会,学习设计各种各样的模型,并且很容易就开发出一个完整的项目——从图表设计到最后执行。关键一点是他们早已不再拘泥于程序式的代码编程了。
精英程序员就是传说中经过10000+小时技术磨练的专业PHP人士,他们通过自己编写扩展来扩充PHP的开发功能,更牛的是,他们只要粗略的浏览一下源文件就能找出bug,对代码布局可以说是相当的细致。他们能够创造出最复杂的项目,在别人还没发现问题之前,他们就已经找出可替代的完美方案了。除此之外,他们还会写一些比较受欢迎的PHP语言类的书本,参加各式研讨会,创建一个非常成功的框架也是不在话下的。
关键环节
一个程序员如何从初级者转变到专业者或者更厉害的角色呢?如果一个人只会基础的编程知识,那基本上是不可能有所提升的,更别说去运用一些更先进的技术方法了。要想成为一个专业的PHP程序员,首先要做的就是成为一个中级PHP程序员。
接下来的这个列表就是初级者需要经历的过程——熟练使用PHP的过程。
放弃意大利面式代码
很多人认为使用类就意味着是在编写面向对象的代码,而使用函数就意味着是在编写过程式代码。其实这是大错特错了,先来假设一下广泛的vanilla定义:过程式代码就是不需要使用类和目标的代码,OOP代码就是尽可能多的使用类和目标的代码。
这里的建议是完全放弃过程式代码,尽可能多的使用面向对象的编码风格——编写类,封装逻辑,考虑真实的术语。建立在类代码基础上的过程式代码的性能优势,在和重实用性的OOP代码相比是微不足道的,适当的OOP代码可以让未来的开发者继承你的项目。
仔细分析现有项目
不管你是在哪里看到的源代码,都要仔细钻研。例如,在Github里查找PHP项目,复制下来,部署在自己的设备上,试着结合自己的代码来运行这一项目。一个文件接着一个文件,一行代码接着一行代码,直到你真正理解每个代码的意义。
创建自己的PHP环境
创建自己的PHP环境也是一种很珍贵的技能。这不仅能让你熟悉PHP的安装设置,还可以让你熟悉如何通过修改源码来实现功能扩展。
虚拟机和虚拟化软件也可以帮你做实验——如果出现了错误,你可以擦掉重新开始或者做一个回滚。也可以尽可能多的在字面上进行测试实验,而不用担心弄的太乱。掌握工具的使用方法是很重要的,但有一个好的工作台也是同等的重要。
用你自己创建出来的设置做实验亦可让你熟悉不同的服务器——例如什么时候要用Nginx或Apache,或者是使用Appserver等等。
尽早应用最佳实践
在编写自己代码的时候,要确保对自己的文档块严格注释、完美缩进、仔细完成架构。在构建一个类,项目或类库之后,使用性能优良的文档工具(PHPDocumentor,ApiGen)来提取文档块,并在这个文档块上进行改进。
早一点适应最佳实践能够帮助你在项目进程里保持一致,更有助于别人流利的阅读你的代码。找到你的风格并坚持下去——这对你自己和别人都有好处。
尝试不同的框架
有很长一段时间,PHP是一个具备最多框架的编程语言,不管这一说法在技术社区和语言界的影响力如何,但事实是,选择一款框架是一个很纠结的事情,尤其是在刚开始的时候。
经过对大多数框架的长时间试用,这里衷心推荐Phalcon作为主力框架,主要源于其在稳健性和质量方面的优秀表现,事实上Phalcon是用C语言编写的,而且可以当作是PHP扩展框架安装。无论如何,尝试使用不同的框架绝对是很有必要的。
大量阅读资料
千万不要低估了别人给你的暗示和小建议(无论是在书上还是在工作中),尽可能多的阅读各方面的编程知识。阅读博客、教程、在StackOverflow上面阅览问答、订阅资讯杂志等等。但是要避免基础的PHP教程书本,最好是专注于网上有用的、最新代码的个别片段和教程。即使是已经读过的内容也可以再读几遍,一定能从别人的观点里领悟出新的想法。
结论
除此之外,在无事可做的时候,不妨自己创建一个项目:觉得日常使用的App功能太少了,自己创建一些辅助功能,或者尝试着重建一个基础的Facebook。千万不要放松,保持自己的创造力。另外,你还可以找一个同伴/导师,相互学习的进步速度总比闭门造车的速度快很多。
当你真的专注于实践上面所提到各种方法的时候,你也许就在成为PHP专家的路上。

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PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 프로젝트 요구 사항에 따라 선택합니다. 1.PHP는 웹 개발, 특히 웹 사이트의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가진 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능에 적합하며 초보자에게 적합합니다.

PHP는 서버 측에서 널리 사용되는 스크립팅 언어이며 특히 웹 개발에 적합합니다. 1.PHP는 HTML을 포함하고 HTTP 요청 및 응답을 처리 할 수 있으며 다양한 데이터베이스를 지원할 수 있습니다. 2.PHP는 강력한 커뮤니티 지원 및 오픈 소스 리소스를 통해 동적 웹 컨텐츠, 프로세스 양식 데이터, 액세스 데이터베이스 등을 생성하는 데 사용됩니다. 3. PHP는 해석 된 언어이며, 실행 프로세스에는 어휘 분석, 문법 분석, 편집 및 실행이 포함됩니다. 4. PHP는 사용자 등록 시스템과 같은 고급 응용 프로그램을 위해 MySQL과 결합 할 수 있습니다. 5. PHP를 디버깅 할 때 error_reporting () 및 var_dump ()와 같은 함수를 사용할 수 있습니다. 6. 캐싱 메커니즘을 사용하여 PHP 코드를 최적화하고 데이터베이스 쿼리를 최적화하며 내장 기능을 사용하십시오. 7

PHP는 전자 상거래, 컨텐츠 관리 시스템 및 API 개발에 널리 사용됩니다. 1) 전자 상거래 : 쇼핑 카트 기능 및 지불 처리에 사용됩니다. 2) 컨텐츠 관리 시스템 : 동적 컨텐츠 생성 및 사용자 관리에 사용됩니다. 3) API 개발 : 편안한 API 개발 및 API 보안에 사용됩니다. 성능 최적화 및 모범 사례를 통해 PHP 애플리케이션의 효율성과 유지 보수 성이 향상됩니다.

PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 높은 실행 효율로 웹 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리를 갖춘 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다.

PHP는 여전히 역동적이며 현대 프로그래밍 분야에서 여전히 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 1) PHP의 단순성과 강력한 커뮤니티 지원으로 인해 웹 개발에 널리 사용됩니다. 2) 유연성과 안정성은 웹 양식, 데이터베이스 작업 및 파일 처리를 처리하는 데 탁월합니다. 3) PHP는 지속적으로 발전하고 최적화하며 초보자 및 숙련 된 개발자에게 적합합니다.

PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

PHP는 특히 빠른 개발 및 동적 컨텐츠를 처리하는 데 웹 개발에 적합하지만 데이터 과학 및 엔터프라이즈 수준의 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. Python과 비교할 때 PHP는 웹 개발에 더 많은 장점이 있지만 데이터 과학 분야에서는 Python만큼 좋지 않습니다. Java와 비교할 때 PHP는 엔터프라이즈 레벨 애플리케이션에서 더 나빠지지만 웹 개발에서는 더 유연합니다. JavaScript와 비교할 때 PHP는 백엔드 개발에서 더 간결하지만 프론트 엔드 개발에서는 JavaScript만큼 좋지 않습니다.

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.
