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Heim Backend-Entwicklung PHP-Tutorial Tats?chlicher Leistungstest der neuen Version von PHP 7: Drupal 7 ist 70 % schneller und Fractal Computing übertrifft Ruby und Python

Tats?chlicher Leistungstest der neuen Version von PHP 7: Drupal 7 ist 70 % schneller und Fractal Computing übertrifft Ruby und Python

Jul 29, 2016 am 09:10 AM
drupal hhvm php wordpress zend

PHP 7 wurde gerade am 3. Dezember offiziell ver?ffentlicht. Das Webentwicklungs-Framework Zend Company ver?ffentlichte sofort einen Leistungsvergleichsbericht der alten und neuen Versionen von PHP. Neben PHP 7 und PHP 5.6 war auch HHVM Version 3.7 enthalten . Vergleichen.

Zend Company hat mehrere bekannte Software und Frameworks zum Vergleich ausgew?hlt, darunter die E-Commerce-Plattform Magento, die Open-Source-CRM-Software SugarCRM, die CMS-Systeme Drupal und WordPress sowie die Entwicklungs-Frameworks Laravel und Zend Framework und verwendet sogar denselben Satz fraktaler Algorithmen zum Vergleich mit anderen beliebten dynamischen Sprachen wie Ruby, Python und Perl.

Vergleicht man die Ausführungsleistung von Drupal und WordPress in verschiedenen Umgebungen basierend auf der Anzahl der Anfragen, die pro Sekunde verarbeitet werden k?nnen, zeigt sich, dass Drupal 7 die gr??te Leistungsverbesserung aufweist und gerade von PHP 5.6 auf wechselt PHP 7 kann die Effizienz um fast 70 % steigern. Druapl 8 selbst weist gute Ergebnisse bei der Leistungsoptimierung auf, sodass die Auswirkungen auf die alten und neuen Versionen von PHP relativ gering sind. Nachdem die WordPress-Ausführungsumgebung von 5.6 auf die neue Version von PHP 7 umgestellt wurde, kann die Leistung natürlich verdoppelt werden. Darüber hinaus schl?gt PHP 7 unabh?ngig von der Drupal- oder WordPress-Version auch HHVM 3.7 mit geringfügigen Unterschieden. 新版PHP 7效能實測:Drupal 7能快70%,碎形計算大勝Ruby和Python

新版PHP 7效能實測:Drupal 7能快70%,碎形計算大勝Ruby和Python

PHP 7 hat die Leistung der Open-Source-CRM-Software SugarCRM um mehr als 100 % verbessert und sogar die Leistung der HHVM 3.7-Umgebung deutlich übertroffen. Auch die E-Commerce-Plattform Magento kann die neue Version nutzen, um die Leistung zu verbessern.

新版PHP 7效能實測:Drupal 7能快70%,碎形計算大勝Ruby和Python

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Zends eigenes PHP-Entwicklungsframework Zend Framework und das beliebte PHP-Frontend-Framework Laravel k?nnen erhebliche Leistungsverbesserungen und die Beschleunigung von PHP 7 erzielen Die Wirkung auf diese beiden Frameworks ist ebenfalls deutlich besser als bei HHVM 3.7.
新版PHP 7效能實測:Drupal 7能快70%,碎形計算大勝Ruby和Python

Der letzte Punkt ist der Vergleich mit anderen Sprachen. Zend verwendet PHP 7, Ruby 2.1, Python 2.7.8 und Perl 5.18.4, um denselben fraktalen Algorithmus auszuführen. Je kürzer die Berechnungszeit, desto schneller ist das tats?chliche Messergebnis, dass PHP 7 gewinnt.

新版PHP 7效能實測:Drupal 7能快70%,碎形計算大勝Ruby和Python

Das Obige stellt die tats?chliche Leistungsmessung der neuen Version von PHP 7 vor: Drupal 7 ist 70 % schneller und Fractal Computing übertrifft Ruby und Python, einschlie?lich Magent-Inhalten. Ich hoffe, dass es für Freunde hilfreich sein wird, die sich für PHP-Tutorials interessieren.

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Benutzerspracheingabe wird erfasst und über die Mediarecorder-API des Front-End-JavaScript an das PHP-Backend gesendet. 2. PHP speichert das Audio als tempor?re Datei und ruft STTAPI (z. B. Google oder Baidu Voiceerkennung) auf, um sie in Text umzuwandeln. 3. PHP sendet den Text an einen KI -Dienst (wie OpenAigpt), um intelligente Antwort zu erhalten. 4. PHP ruft dann TTSAPI (wie Baidu oder Google Voice -Synthese) auf, um die Antwort in eine Sprachdatei umzuwandeln. 5. PHP streams die Sprachdatei zurück zum Spielen, um die Interaktion abzuschlie?en. Der gesamte Prozess wird von PHP dominiert, um eine nahtlose Verbindung zwischen allen Links zu gew?hrleisten.

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Die Kernmethode zum Aufbau sozialer Freigabefunktionen in PHP besteht darin, dynamisch Freigabelinks zu generieren, die den Anforderungen jeder Plattform entsprechen. 1. Erhalten Sie zuerst die aktuelle Seite oder die angegebenen URL- und Artikelinformationen. 2. Verwenden Sie Urlencode, um die Parameter zu codieren. 3.. Splei? und generieren Teilenverbindungen gem?? den Protokollen jeder Plattform; 4. Zeigen Sie Links im vorderen Ende an, damit Benutzer klicken und freigeben k?nnen. 5. generieren Sie Dynamik OG -Tags auf der Seite, um die Anzeige der Freigabe inhaltlich zu optimieren. 6. Achten Sie darauf, dass Sie den Benutzereingaben entkommen, um XSS -Angriffe zu verhindern. Diese Methode erfordert keine komplexe Authentifizierung, weist nur geringe Wartungskosten auf und eignet sich für die meisten Anforderungen an den Inhaltsaustausch.

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Um die Textfehlerkorrektur und die Syntaxoptimierung mit AI zu realisieren, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen: 1. W?hlen Sie ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell wie Baidu, Tencent API oder Open Source NLP -Bibliothek aus; 2. Rufen Sie die API über die Curl oder das Guzzle von PHP auf und verarbeiten Sie die Rückgabeergebnisse. 3.. Informationen zur Fehlerkorrektur in der Anwendung anzeigen und erm?glichen den Benutzern, zu w?hlen, ob sie angenommen werden sollen. 4. Verwenden Sie PHP-L und PHP_CODESNIFFER für die Syntaxerkennung und -codeoptimierung. 5. sammeln Sie kontinuierlich Feedback und aktualisieren Sie das Modell oder die Regeln, um den Effekt zu verbessern. Konzentrieren Sie sich bei der Auswahl von AIAPI auf die Bewertung von Genauigkeit, Reaktionsgeschwindigkeit, Preis und Unterstützung für PHP. Die Codeoptimierung sollte den PSR -Spezifikationen folgen, Cache vernünftigerweise verwenden, zirkul?re Abfragen vermeiden, den Code regelm??ig überprüfen und x verwenden

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1. Maximierung des kommerziellen Wertes des Kommentarsystems erfordert die Kombination der pr?zisen Lieferung native Werbung, benutzerbezahlte Wertsch?pfungsdienste (z. B. Bilder hochladen, Aufladungskommentare), den Incentive-Mechanismus basierend auf der Qualit?t der Kommentare und der Anonymen Daten Insight-Monetarisierung von Compliance; 2. Die Prüfungsstrategie sollte eine Kombination aus dynamischer Keyword-Filterung und Benutzerkennungsmechanismen vorab der Auditing einsetzen, die durch die Qualit?t der Kommentarqualit?t erg?nzt werden, um die hierarchische Inhaltsbelastung zu erreichen. 3. Die Anti-Pushing erfordert die Konstruktion einer mehrschichtigen Verteidigung: Recaptchav3 sensorlose überprüfung, Honeypot-Honeypot-Feldkennungroboter, IP und Zeitstempelfrequenzgrenze verhindert die Bew?sserung, und die Erkennung von Inhalten markiert verd?chtige Kommentare und st?ndig mit Angriffen.

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