Spiral Framework 教程
项目介绍
Spiral Framework 是一个现代的、高性能的 PHP 框架,它结合了微服务架构的灵活性和传统框架的便利性。Spiral 强调可扩展性、可测试性和性能优化,通过其独特的中间件系统、异步支持以及对现代PHP特性的全面利用,为开发者提供了构建复杂Web应用程序的强大工具箱。
项目快速启动
要快速启动一个Spiral项目,首先确保你的开发环境已安装了Composer依赖管理器。然后,遵循以下步骤:
安装Spiral Framework
composer create-project spiral/framework my-app
这个命令将会下载Spiral Framework并创建一个名为 my-app
的新项目目录。
运行你的应用
进入刚刚创建的项目目录:
cd my-app
启动Spiral内置的开发服务器:
php bin/spiral serve
现在,打开浏览器访问 http://localhost:8000
,你应该能看到默认的欢迎页面。
应用案例和最佳实践
在Spiral中,最佳实践之一是采用模块化设计,这允许你将业务逻辑分离到不同的模块中,便于管理和复用。例如,创建一个新的模块来处理用户认证:
-
创建模块:
php bin/console app:create-module Auth
-
配置路由: 在
config/routing.php
中添加指向该模块的路由。 -
实现认证逻辑: 利用Spiral提供的认证组件进行具体实现。
通过这种方式,可以保持代码的清晰和高度组织化。
典型生态项目
Spiral Framework生态系统丰富,包含了多个官方和社区驱动的扩展,如数据库ORM(如Doctrine ORM适配器)、GraphQL支持、RESTful API工具包等。其中,特别值得注意的是:
-
Spiral ORM - 提供了一种高效且直观的方式来操作数据库,支持迁移和数据映射。
-
Spiral GraphQL - 集成了GraphQL协议的支持,简化API的开发和维护,非常适合构建现代API。
-
Spiral Validation - 强大的验证库,用于保证输入数据的有效性,对于维护数据一致性至关重要。
为了充分利用这些生态项目,可以通过Composer轻松地引入它们作为项目依赖,并遵循各自的文档集成进你的应用中。
通过以上模块的学习和实践,你将能够快速上手并深入理解Spiral Framework,构建出既强大又易于维护的应用程序。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
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