安装php54w-mcrypt报错

koyo 回复了问题 • 3 人关注 • 3 个回复 • 999 次浏览 • 2017-04-10 13:56 • 来自相关话题

Python字符串反转方法小记

采菊篱下 发表了文章 • 1 个评论 • 714 次浏览 • 2017-04-09 15:29 • 来自相关话题

有个朋友开突然问我在Python下怎么把字符串倒过来排序,刚开始我懵逼了,倒过来排序有什么意义,你的场景是什么,如果你单纯问我这个作为一个小考验,我觉得搜索一大推,自行Google就好啊。他说他们需要针对密码加密,简单的逻辑就是反转加密实现,厉害了疙瘩。下面我主要记录一下Python下的几种方法。

No.1 切片方式

字符串的切片跟列表是一样的,主要是利用切片的扩展语法-1来实现def rev1(cont):
return cont[::-1]
切片详细语法查看:https://docs.python.org/2/whatsnew/2.3.html#extended-slices 

No.2 列表reverse实现

利用列表的reverse()方法这个特性,可以先将字符串转换成列表,利用reverse()方法进行反转后,再处理成字符串。def rev2(cont):
result = list(cont)
result.reverse()
return ''.join(result)

No.3 内置函数reversed实现

def rev3(cont):
return ''.join(reversed(cont))

No.4 递归方法

def rev4(cont):
if cont == "":
return cont
else:
return rev4(cont[1:])+cont[0]# 在Python 3里,reduce()内置函数已经被从全局名字空间里移除了,它现在被放置在fucntools模块里
from functools import reduce

def rev5(cont):
return reduce(lambda x, y : y + x, cont)

No.5 字符串拼接

def rev6(cont):
new_string = ''
index = len(cont)
while index:
index -= 1 # index = index - 1
new_string += cont[index] # new_string = new_string + character
return new_stringdef rev7(cont):
new_strings =
index = len(cont)
while index:
index -= 1
new_strings.append(cont[index])
return ''.join(new_strings)
如上几种方法效率比较:#!/usr/bin/env python3
# Author: nock
from functools import reduce
import timeit

cont = 'kcon' * 20

def rev1(cont):
return cont[::-1]

def rev2(cont):
result = list(cont)
result.reverse()
return ''.join(result)

def rev3(cont):
return ''.join(reversed(cont))

def rev4(cont):
if cont == "":
return cont
else:
return rev4(cont[1:])+cont[0]

def rev5(cont):
return reduce(lambda x, y : y + x, cont)

def rev6(cont):
new_string = ''
index = len(cont)
while index:
index -= 1 # index = index - 1
new_string += cont[index] # new_string = new_string + character
return new_string

def rev7(cont):
new_strings =
index = len(cont)
while index:
index -= 1
new_strings.append(cont[index])
return ''.join(new_strings)

if __name__ == '__main__':
print("rev1 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev1(cont))))
print("rev2 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev2(cont))))
print("rev3 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev3(cont))))
print("rev4 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev4(cont))))
print("rev5 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev5(cont))))
print("rev6 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev6(cont))))
print("rev7 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev7(cont))))时间结果如下:rev1 run time is: 0.45436444599181414
rev2 run time is: 2.3974227079888806
rev3 run time is: 2.633627591014374
rev4 run time is: 3.0160443240310997
rev5 run time is: 16.342944753996562
rev6 run time is: 12.666344199969899
rev7 run time is: 14.762871471000835所以如上可以看出,还是用切片的方法最好,所以记住切片步长为-1就可反转就好。 查看全部
有个朋友开突然问我在Python下怎么把字符串倒过来排序,刚开始我懵逼了,倒过来排序有什么意义,你的场景是什么,如果你单纯问我这个作为一个小考验,我觉得搜索一大推,自行Google就好啊。他说他们需要针对密码加密,简单的逻辑就是反转加密实现,厉害了疙瘩。下面我主要记录一下Python下的几种方法。


No.1 切片方式


字符串的切片跟列表是一样的,主要是利用切片的扩展语法-1来实现
def rev1(cont):
return cont[::-1]
切片详细语法查看:https://docs.python.org/2/whatsnew/2.3.html#extended-slices 


No.2 列表reverse实现


利用列表的reverse()方法这个特性,可以先将字符串转换成列表,利用reverse()方法进行反转后,再处理成字符串。
def rev2(cont):
result = list(cont)
result.reverse()
return ''.join(result)


No.3 内置函数reversed实现


def rev3(cont):
return ''.join(reversed(cont))


No.4 递归方法


def rev4(cont):
if cont == "":
return cont
else:
return rev4(cont[1:])+cont[0]
# 在Python 3里,reduce()内置函数已经被从全局名字空间里移除了,它现在被放置在fucntools模块里
from functools import reduce

def rev5(cont):
return reduce(lambda x, y : y + x, cont)


No.5 字符串拼接


def rev6(cont):
new_string = ''
index = len(cont)
while index:
index -= 1 # index = index - 1
new_string += cont[index] # new_string = new_string + character
return new_string
def rev7(cont):
new_strings =
index = len(cont)
while index:
index -= 1
new_strings.append(cont[index])
return ''.join(new_strings)

如上几种方法效率比较:
#!/usr/bin/env python3
# Author: nock
from functools import reduce
import timeit

cont = 'kcon' * 20

def rev1(cont):
return cont[::-1]

def rev2(cont):
result = list(cont)
result.reverse()
return ''.join(result)

def rev3(cont):
return ''.join(reversed(cont))

def rev4(cont):
if cont == "":
return cont
else:
return rev4(cont[1:])+cont[0]

def rev5(cont):
return reduce(lambda x, y : y + x, cont)

def rev6(cont):
new_string = ''
index = len(cont)
while index:
index -= 1 # index = index - 1
new_string += cont[index] # new_string = new_string + character
return new_string

def rev7(cont):
new_strings =
index = len(cont)
while index:
index -= 1
new_strings.append(cont[index])
return ''.join(new_strings)

if __name__ == '__main__':
print("rev1 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev1(cont))))
print("rev2 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev2(cont))))
print("rev3 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev3(cont))))
print("rev4 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev4(cont))))
print("rev5 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev5(cont))))
print("rev6 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev6(cont))))
print("rev7 run time is: %s" % min(timeit.repeat(lambda: rev7(cont))))
时间结果如下:
rev1 run time is: 0.45436444599181414
rev2 run time is: 2.3974227079888806
rev3 run time is: 2.633627591014374
rev4 run time is: 3.0160443240310997
rev5 run time is: 16.342944753996562
rev6 run time is: 12.666344199969899
rev7 run time is: 14.762871471000835
所以如上可以看出,还是用切片的方法最好,所以记住切片步长为-1就可反转就好。

Python生成器解析式和Zip函数介绍

采菊篱下 发表了文章 • 0 个评论 • 574 次浏览 • 2017-03-23 17:31 • 来自相关话题

生成器解析式

对列表解析来说,只需要简单的把中括号换成小括号就可以了,生成器解析式是按需计算的或者说延迟计算的或者叫惰性求值。
 
#!/usr/bin/env python3
# Author: nock

def inc(x):
print('inc {0}'.format(x))
return x + 1

# 生成一个迭代器对象
obj = (inc(x) for x in range(10))
print(obj)

Result:
<generator object <genexpr> at 0x107d87678>#!/usr/bin/env python3
# Author: nock

# 生成一个迭代器对象
obj = (x for x in range(10))
l = [x for x in range(10)]

print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))

print(l[4])
try:
print(obj[1])
except Exception as e:
print("Exception is: {0}".format(e))
print(next(obj))Result:
0
1
2
4
Exception is: 'generator' object is not subscriptable
3生成器无下标获取。
 

Zip





zip 函数用于合并多个可迭代对象,合并后的长度等于最短的可迭代对象的长度 查看全部


生成器解析式


对列表解析来说,只需要简单的把中括号换成小括号就可以了,生成器解析式是按需计算的或者说延迟计算的或者叫惰性求值。
 
#!/usr/bin/env python3
# Author: nock

def inc(x):
print('inc {0}'.format(x))
return x + 1

# 生成一个迭代器对象
obj = (inc(x) for x in range(10))
print(obj)

Result:
<generator object <genexpr> at 0x107d87678>
#!/usr/bin/env python3
# Author: nock

# 生成一个迭代器对象
obj = (x for x in range(10))
l = [x for x in range(10)]

print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))

print(l[4])
try:
print(obj[1])
except Exception as e:
print("Exception is: {0}".format(e))
print(next(obj))
Result:
0
1
2
4
Exception is: 'generator' object is not subscriptable
3
生成器无下标获取。
 


Zip


zip.png

zip 函数用于合并多个可迭代对象,合并后的长度等于最短的可迭代对象的长度

解锁Python集合推导式和字典推导式

采菊篱下 发表了文章 • 0 个评论 • 732 次浏览 • 2017-03-19 22:23 • 来自相关话题

集合推导式

集合推导式(set comprehensions)跟列表推导式也是类似的, 唯一的区别在于它们使用大括号{}表示。Code:
sets = {x for x in range(10)}
Result:
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}



集合解析把列表解析中的中括号变成大括号,返回集合。
 
下面我们来个应用场景,一直一个列表中有很多元素,我们做到快速去重。Code:
heavy = {x for x in [2, 3, 5, 3, 5, 2, 6]}
print(heavy)
Result:
{2, 3, 5, 6}集合推导式生成内容,结果要是可hash的:





字典推导式

字典推导式(dict comprehensions)和列表推导的使用方法也是类似的。




字典解析也是使用大括号包围,并且需要两个表达式,一个生成key, 一个生成value 两个表达式之间使用冒号分割,返回结果是字典.

说了这么多推导式,为什么没有元组推导式呢,元组和列表的操作几乎是一样的,除了不可变特性以外Code:
tuple([x for x in range(10)])
Result:
(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) 查看全部


集合推导式


集合推导式(set comprehensions)跟列表推导式也是类似的, 唯一的区别在于它们使用大括号{}表示。
Code:
sets = {x for x in range(10)}
Result:
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
type.png

集合解析把列表解析中的中括号变成大括号,返回集合。
 
下面我们来个应用场景,一直一个列表中有很多元素,我们做到快速去重。
Code:
heavy = {x for x in [2, 3, 5, 3, 5, 2, 6]}
print(heavy)
Result:
{2, 3, 5, 6}
集合推导式生成内容,结果要是可hash的:
hashable.png


字典推导式


字典推导式(dict comprehensions)和列表推导的使用方法也是类似的。
dictreb.png

字典解析也是使用大括号包围,并且需要两个表达式,一个生成key, 一个生成value 两个表达式之间使用冒号分割,返回结果是字典.

说了这么多推导式,为什么没有元组推导式呢,元组和列表的操作几乎是一样的,除了不可变特性以外
Code:
tuple([x for x in range(10)])
Result:
(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

Python使用类来写装饰器

采菊篱下 发表了文章 • 0 个评论 • 518 次浏览 • 2017-03-19 17:37 • 来自相关话题

前两天发现了装饰器可以直接使用类来写,分享一下,需要用类里面的__call__方法,__call__方法就是可以把这个实例当成一个函数来调用,如果正常使用类里面的方法的话,实例方法要先实例化类,然后才能调用,静态方法、类方法则需要用类名或者实例化之后的对象来调用,而实例化之后的这个对象,是不能被调用的,__call__方法就是把这个实例变成一个可以调用的对象,也就是说实例化之后,这个对象就可以和一个普通函数一样被调用。

示例代码如下:
class Foo:
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('call....')
def test(self):#
print('test....')
if __name__ == '__main__':
t = Foo()#实例化类
t.test()#正常调用实例方法
t()#直接调用实例化之后的对象运行结果:
>>>test.... #这个是调用test方法的时候输出的
>>>call....#这个是执行调用这个实例化之后的方法输出的理解了上面的之后,就可以使用class来写一个装饰器了,计算程序的运行时间,当然思想和以前用函数写装饰器是一样的
class Fuck(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
import time
start_time = time.time()
res = self.func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print('the function "%s" run time is %s' % (self.func.__name__,
(end_time - start_time)))
return res
@Fuck
def run(name):
import time
time.sleep(1)
return 'sb_%s' % name
print(run('hyf'))运行结果:
>>>the function "run" run time is 1.0001001358032227#这个是装饰器帮我们计算的函数运行时间
>>>sb_hyf#这个是正常运行run函数的时候,返回的值
原文地址:http://www.nnzhp.cn/blog/2017/01/16/1/  查看全部
前两天发现了装饰器可以直接使用类来写,分享一下,需要用类里面的__call__方法,__call__方法就是可以把这个实例当成一个函数来调用,如果正常使用类里面的方法的话,实例方法要先实例化类,然后才能调用,静态方法、类方法则需要用类名或者实例化之后的对象来调用,而实例化之后的这个对象,是不能被调用的,__call__方法就是把这个实例变成一个可以调用的对象,也就是说实例化之后,这个对象就可以和一个普通函数一样被调用。

示例代码如下:
class Foo:
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('call....')
def test(self):#
print('test....')
if __name__ == '__main__':
t = Foo()#实例化类
t.test()#正常调用实例方法
t()#直接调用实例化之后的对象
运行结果:
>>>test.... #这个是调用test方法的时候输出的
>>>call....#这个是执行调用这个实例化之后的方法输出的
理解了上面的之后,就可以使用class来写一个装饰器了,计算程序的运行时间,当然思想和以前用函数写装饰器是一样的
class Fuck(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
import time
start_time = time.time()
res = self.func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print('the function "%s" run time is %s' % (self.func.__name__,
(end_time - start_time)))
return res
@Fuck
def run(name):
import time
time.sleep(1)
return 'sb_%s' % name
print(run('hyf'))
运行结果:
>>>the function "run" run time is 1.0001001358032227#这个是装饰器帮我们计算的函数运行时间
>>>sb_hyf#这个是正常运行run函数的时候,返回的值
原文地址:http://www.nnzhp.cn/blog/2017/01/16/1/ 

解锁Python列表推导式

采菊篱下 发表了文章 • 0 个评论 • 570 次浏览 • 2017-03-18 00:28 • 来自相关话题

Pythonic的核心就是Python之禅,而Python的列表推导式就得以很好的体现。

列表推导式

定义:
列表推导式(又称列表解析式)提供了一种简明扼要的方法来创建列表。

它的结构是在一个中括号里包含一个表达式,然后是一个for语句,然后是0个或多个for或者if语句。那个表达式可以是任意的,意思是你可以在列表中放入任意类型的对象。返回结果将是一个新的列表,在这个以if和for语句为上下文的表达式运行完成之后产生。
 
列表解析的一般形式:
[expr for item in itratorable]
Code: [2 ** n for n in range(10)]

Result: [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512]



列表解析返回的是列表, 列表的内容是表达式执行的结果.
 
[expr for item in iterable if cond]

[x ** 0.5 for x in range(10) if x % 2 == 0]
[0.0, 1.4142135623730951, 2.0, 2.449489742783178, 2.8284271247461903][expr for item in iterable if cond1 if cond2]

[x for x in range(10) if x % 2 == 0 if x > 1]
[2, 4, 6, 8][expr for item1 in iterable1 for item2 in iterable2]

[(x, y) for x in range(10) for y in range(10) if (x+y) %2 == 0]







列表解析用于对可迭代对象做过滤和转换,返回值是列表.
 
特性一:代码变短,可读性更好




从上图代码示例中我们明显可以看出,列表推导式相比常规方法,写出来的代码更加符合pythonic,更加简短,可读性更好。
 
有些人甚至更喜欢使用它而不是filter函数生成列表,但是当你使用列表推导式效果会更加,列表推导式在有些情况下超赞,特别是当你需要使用for循环来生成一个新列表.
 
特征二:推导式速度更快
#!/usr/bin/env python3
# author: nock
import timeit

lst = list(range(10))
# 常规方法
def origin(lst):
plus_one = []
for i in lst:
plus_one.append(i + 1)
return plus_one

# 列表推导式
def fast(lst):
return [ x + 1 for x in lst ]

otime = timeit.timeit('origin(range(10))', globals=globals())
print("func origin exec time is {0}".format(otime))

ftime = timeit.timeit('fast(range(10))', globals=globals())
print("func origin exec time is {0}".format(ftime))结果:
func origin exec time is 2.1059355960023822
func origin exec time is 1.6507169340038672
如果你使用map或者filter结合lambda生成列表,也是没有列表推导式速度快的,有兴趣的可以自己Coding一下。
  查看全部
Pythonic的核心就是Python之禅,而Python的列表推导式就得以很好的体现。


列表推导式


定义:
列表推导式(又称列表解析式)提供了一种简明扼要的方法来创建列表。

它的结构是在一个中括号里包含一个表达式,然后是一个for语句,然后是0个或多个for或者if语句。那个表达式可以是任意的,意思是你可以在列表中放入任意类型的对象。返回结果将是一个新的列表,在这个以if和for语句为上下文的表达式运行完成之后产生。
 
列表解析的一般形式:
[expr for item in itratorable]

Code: [2 ** n for n in range(10)]

Result: [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512]
listresult.png

列表解析返回的是列表, 列表的内容是表达式执行的结果.
 
[expr for item in iterable if cond]

[x ** 0.5 for x in range(10) if x % 2 == 0]
[0.0, 1.4142135623730951, 2.0, 2.449489742783178, 2.8284271247461903]
[expr for item in iterable if cond1 if cond2]

[x for x in range(10) if x % 2 == 0 if x > 1]
[2, 4, 6, 8]
[expr for item1 in iterable1 for item2 in iterable2]

[(x, y) for x in range(10) for y in range(10) if (x+y) %2 == 0]
listerror.png

listdie.png

列表解析用于对可迭代对象做过滤和转换,返回值是列表.
 
特性一:代码变短,可读性更好
list.png

从上图代码示例中我们明显可以看出,列表推导式相比常规方法,写出来的代码更加符合pythonic,更加简短,可读性更好。
 
有些人甚至更喜欢使用它而不是filter函数生成列表,但是当你使用列表推导式效果会更加,列表推导式在有些情况下超赞,特别是当你需要使用for循环来生成一个新列表.
 
特征二:推导式速度更快
#!/usr/bin/env python3
# author: nock
import timeit

lst = list(range(10))
# 常规方法
def origin(lst):
plus_one = []
for i in lst:
plus_one.append(i + 1)
return plus_one

# 列表推导式
def fast(lst):
return [ x + 1 for x in lst ]

otime = timeit.timeit('origin(range(10))', globals=globals())
print("func origin exec time is {0}".format(otime))

ftime = timeit.timeit('fast(range(10))', globals=globals())
print("func origin exec time is {0}".format(ftime))
结果:
func origin exec time is 2.1059355960023822
func origin exec time is 1.6507169340038672

如果你使用map或者filter结合lambda生成列表,也是没有列表推导式速度快的,有兴趣的可以自己Coding一下。
 

安装php的gd扩展缺少依赖报错

采菊篱下 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 915 次浏览 • 2017-02-11 19:29 • 来自相关话题

微信公众号判断用户是否已关注php代码解析

scutephp 发表了文章 • 0 个评论 • 709 次浏览 • 2017-01-17 21:24 • 来自相关话题

现在的活动,很多都引导用户关注公众号,才能参与到活动当中,那如何才能判断用户关注了公众号呢? 本文就为大家提供php代码,解决问题。

官方接口说明
获取用户基本信息(包括UnionID机制) 

Http://mp.weixin.qq.com/wiki/14/bb5031008f1494a59c6f71fa0f319c66.HTML

1、只要有基础的access_token和用户openid就可以判断用户是否关注该公众号
2、利用的接口url为:https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/info?access_token=$token&openid=$openid
3、判断接口返回的字段subscribe是否为1.【1关注,0未关注】

注:
1、判断用户登录的方式为静默授权,用户无感知,从而得到用户的openid;
2、判断用户登录,需要微信认证服务号的支持,订阅号不行; 

下面是代码案例
 < ? php

$access_token = $this - > _getAccessToken();
$subscribe_msg = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/info?access_token='.$access_token.'&openid='.$_<a data-cke-saved-href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPSESSION.html" href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPSESSION.html">session</a>['wecha_id'];
$subscribe = <a data-cke-saved-href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPJSON.html" href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPJSON.html">json</a>_decode($this - > <a data-cke-saved-href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPCURL.html" href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPCURL.html">curl</a>Get($subscribe_msg));
$zyxx = $subscribe - > subscribe;

if ($zyxx !== 1) {
echo'未关注!';
}
private function _getAccessToken() {
$where = array('token' = > $this - > token);
$this - > thisWxUser = M('Wxuser') - > where($where) - > find();
$url_get = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid='.$this - > thisWxUser['appid'].'&secret='.$this - > thisWxUser['appsecret'];
$json = json_decode($this - > curlGet($url_get));
if (!$json - > errmsg) {
} else {
$this - > error('获取access_token发生错误:错误代码'.$json - > errcode.',微信返回错误信息:'.$json - > errmsg);
}
return $json - > access_token;
}
? >

 
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持酷笔记。

原文链接:http://www.kubiji.cn/topic-id3162.html 查看全部
现在的活动,很多都引导用户关注公众号,才能参与到活动当中,那如何才能判断用户关注了公众号呢? 本文就为大家提供php代码,解决问题。

官方接口说明
获取用户基本信息(包括UnionID机制) 

Http://mp.weixin.qq.com/wiki/14/bb5031008f1494a59c6f71fa0f319c66.HTML

1、只要有基础的access_token和用户openid就可以判断用户是否关注该公众号
2、利用的接口url为:https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/info?access_token=$token&openid=$openid
3、判断接口返回的字段subscribe是否为1.【1关注,0未关注】

注:
1、判断用户登录的方式为静默授权,用户无感知,从而得到用户的openid;
2、判断用户登录,需要微信认证服务号的支持,订阅号不行; 

下面是代码案例
 
< ? php

$access_token = $this - > _getAccessToken();
$subscribe_msg = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/info?access_token='.$access_token.'&openid='.$_<a data-cke-saved-href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPSESSION.html" href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPSESSION.html">session</a>['wecha_id'];
$subscribe = <a data-cke-saved-href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPJSON.html" href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPJSON.html">json</a>_decode($this - > <a data-cke-saved-href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPCURL.html" href="http://www.kubiji.cn/juhe_listing-idPHPCURL.html">curl</a>Get($subscribe_msg));
$zyxx = $subscribe - > subscribe;

if ($zyxx !== 1) {
echo'未关注!';
}
private function _getAccessToken() {
$where = array('token' = > $this - > token);
$this - > thisWxUser = M('Wxuser') - > where($where) - > find();
$url_get = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid='.$this - > thisWxUser['appid'].'&secret='.$this - > thisWxUser['appsecret'];
$json = json_decode($this - > curlGet($url_get));
if (!$json - > errmsg) {
} else {
$this - > error('获取access_token发生错误:错误代码'.$json - > errcode.',微信返回错误信息:'.$json - > errmsg);
}
return $json - > access_token;
}
? >

 
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持酷笔记

原文链接:http://www.kubiji.cn/topic-id3162.html

PHP编译后添加pdo_mysql模块

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chris 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 1114 次浏览 • 2017-01-10 14:34 • 来自相关话题

PHP添加memcache模块

chris 发表了文章 • 0 个评论 • 566 次浏览 • 2017-01-10 03:37 • 来自相关话题

下载memcache模块源码

memcached不用说了,都知道是做数据缓冲用的,这里为 php 添加memcached 的支持。

php的memcache 模块地址 http://pecl.php.net/package/memcache :
# wget http://pecl.php.net/get/memcache-2.2.3.tgz


编译安装源码包

# tar -zxvf memcache-2.2.3.tgz
# cd memcache-2.2.3/
# /usr/local/php5.3.6/bin/phpize
# ./configure –with-php-config=/usr/local/php5.3.6/bin/php-config
# make
# make install
Installing shared extensions: /usr/local/php5.3.6/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-20090626/编辑php.ini添加extension = “memcache.so”即可。 查看全部


下载memcache模块源码


memcached不用说了,都知道是做数据缓冲用的,这里为 php 添加memcached 的支持。

php的memcache 模块地址 http://pecl.php.net/package/memcache :
# wget http://pecl.php.net/get/memcache-2.2.3.tgz


编译安装源码包


# tar -zxvf memcache-2.2.3.tgz
# cd memcache-2.2.3/
# /usr/local/php5.3.6/bin/phpize
# ./configure –with-php-config=/usr/local/php5.3.6/bin/php-config
# make
# make install
Installing shared extensions: /usr/local/php5.3.6/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-20090626/
编辑php.ini添加extension = “memcache.so”即可。