Yii2的相关学习记录,后台模板和gii(三)
前面已经可以正常登录,但我们需要体验下最常用的增删查改的操作。这里就需要gii,通过gii可以方便的生成表单、表格的框架,不需要我们再写重复的东西。
gii访问地址:http://localhost/vishun/frontend/web/index.php?r=gii或者http://localhost/vishun/backend/web/index.php?r=gii,由于前后台文件都有配置,所以都可以访问。由于Yii框架高级版已经在common/models中存在user模型了,所以,我们直接用GRUD来生成user表的后台控制器和增删查改的表单。这没什么好说的,由于是高级版本,所以将提示中的app(基础版是app)改成你想要生成的目录(backend、frontend、common),如下图:
生成后就可以访问查看了:http://localhost/vishun/backend/web/index.php?r=user,如下图:
还是蛮不错的,可以点击看看,比Yii1的界面要好多了。但是单单这种界面,当我有多个表的展示时,是满足不了我们的要求的。所以应该有一个比较好的后台展示模板才行,网上搜了下,挺多人推荐AdminLTE模板,界面也不错,和阿里云的后台有点像,就打算用它了。
这时候我们又会用到原先提到的packagist,在其中搜索“yii2-adminlte”,会看到很多人已经将这个模板与Yii2集成在一起了,这里我们选择下载量最多的“dmstr/yii2-adminlte-asset”来作为我们的模板。一切按照操作说明来即可,需要注意的地方:
1、由于composer默认会下到vendor中,而一些菜单添加配置等文件同样需要我们自己在vendor目录中配置,这显然是不合适的,因为vendor目录在团队合作中是不提交的(vendor文件太大,而且团队成员通过composer.json,可轻松下载更新vendor文件)。所以必须按照说明将文件copy出来。方法一,可以作为一个主题,在backend/config/main.php的配置文件中:如下
'view' =><span>[ </span>'theme' =><span>[ </span>'pathMap' => ['@app/views'=>'@backend/themes/default'],<span>//</span><span>在backend中新建themes/default文件文件</span> 'baseUrl' => '@web/themes/default',<span> ]</span>,<span>]</span>,
方法二:直接覆盖backend/views中的文件,当然上方的配置文件也不需要写了,去掉就行。
2、更改颜色主题时,文档说的不是很明白,除了配置文件外,还需要更改你拷贝文件中的layouts/main.php中下面这行:
class="hold-transition skin-purple sidebar-mini">
改成和配置文件css名一致就可以更改主题颜色了。
现在即便增加其它表的展示,只需要在拷贝文件中的layouts/left.php的menu小部件中增加,就会在左边显示出来,而且整体也比原先好看多了:
这里还有两个延伸要说,一个是如何自定义gii模板,一个是如何引用AdminLTE中的其它扩展css、js等,不过太晚了,先睡觉了。
以上就介绍了Yii2的相关学习记录,后台模板和gii(三),包括了方面的内容,希望对PHP教程有兴趣的朋友有所帮助。

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PHP在电子商务、内容管理系统和API开发中广泛应用。1)电子商务:用于购物车功能和支付处理。2)内容管理系统:用于动态内容生成和用户管理。3)API开发:用于RESTfulAPI开发和API安全性。通过性能优化和最佳实践,PHP应用的效率和可维护性得以提升。

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PHP仍然具有活力,其在现代编程领域中依然占据重要地位。1)PHP的简单易学和强大社区支持使其在Web开发中广泛应用;2)其灵活性和稳定性使其在处理Web表单、数据库操作和文件处理等方面表现出色;3)PHP不断进化和优化,适用于初学者和经验丰富的开发者。

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PHP适合web开发,特别是在快速开发和处理动态内容方面表现出色,但不擅长数据科学和企业级应用。与Python相比,PHP在web开发中更具优势,但在数据科学领域不如Python;与Java相比,PHP在企业级应用中表现较差,但在web开发中更灵活;与JavaScript相比,PHP在后端开发中更简洁,但在前端开发中不如JavaScript。

PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。
