php 字符串分割函数explode的用法
在php中分割一个字符串,我们可以使用函数explode(),其原型如下
array explode (string $separator, string $string [, int $limit])
该函数有3个参数,第一个参数$separator设置一个分割字符(串)。第二个参数$string指定所要操作的字符串。$limit参数是可选的,指定最多将字符串分割为多少个子串。
该函数返回一个由被分割的子串组成的数组。
来看下面的例子,对一个由逗号分隔的多行文本数据进行分析。
例1,分割字符串。
代码如下:
<?php $this_year = 2013; $text = <<< EOT 祝无双,F,1982,广东,普遍职员 李三兵,M,1981,河北,普通职员 赵朴秀,F,1980,韩国,项目经理 EOT; $lines = explode("\n", $text); //将多行数据分开 foreach ($lines as $userinfo) { $info = explode(",", $userinfo, 3); //仅分割前三个数据 $name = $info[0]; $sex = ($info[1] == "F")? "女" : "男"; $age = $this_year - $info[2]; echo "姓名: $name $sex . 年龄:$age <br/>"; } /* 输出结果是: 姓名:祝无双 女 年龄:31 姓名:李三兵 男 年龄:32 姓名:赵朴秀 女 年龄:33 */ ?>
以上代码,先对文本按行进行分割,然后将每行字符串按","进行分割,并取前三个数据进行处理分析,然后进行整理并输出。
另外,为大家介绍php的另一个内建函数implode(),用于连接数组成为字符串。
与分割字符串函数相对应的是implode()函数,它的别名函数叫做join(),函数原型分别如下。
string implode(string $glue, array $pieces)
string join(string $glue, array $pieces)
implode()或join()函数可以将数组$pieces中的元素用指定的字符$glue连接起来。
下面为大家举一个简单的例子,供学习参考。
例2:
代码如下:
<?php $fruits = array('apple', 'banana', 'pear'); $str = implode(", ", $fruits); echo $str; ?>
以上是php 字符串分割函数explode的用法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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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。

PHP在数据库操作和服务器端逻辑处理中使用MySQLi和PDO扩展进行数据库交互,并通过会话管理等功能处理服务器端逻辑。1)使用MySQLi或PDO连接数据库,执行SQL查询。2)通过会话管理等功能处理HTTP请求和用户状态。3)使用事务确保数据库操作的原子性。4)防止SQL注入,使用异常处理和关闭连接来调试。5)通过索引和缓存优化性能,编写可读性高的代码并进行错误处理。

PHP用于构建动态网站,其核心功能包括:1.生成动态内容,通过与数据库对接实时生成网页;2.处理用户交互和表单提交,验证输入并响应操作;3.管理会话和用户认证,提供个性化体验;4.优化性能和遵循最佳实践,提升网站效率和安全性。

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。

PHP起源于1994年,由RasmusLerdorf开发,最初用于跟踪网站访问者,逐渐演变为服务器端脚本语言,广泛应用于网页开发。Python由GuidovanRossum于1980年代末开发,1991年首次发布,强调代码可读性和简洁性,适用于科学计算、数据分析等领域。

PHP的核心优势包括易于学习、强大的web开发支持、丰富的库和框架、高性能和可扩展性、跨平台兼容性以及成本效益高。1)易于学习和使用,适合初学者;2)与web服务器集成好,支持多种数据库;3)拥有如Laravel等强大框架;4)通过优化可实现高性能;5)支持多种操作系统;6)开源,降低开发成本。

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PHP适用于Web开发和内容管理系统,Python适合数据科学、机器学习和自动化脚本。1.PHP在构建快速、可扩展的网站和应用程序方面表现出色,常用于WordPress等CMS。2.Python在数据科学和机器学习领域表现卓越,拥有丰富的库如NumPy和TensorFlow。
