zendAPI 项目教程
2024-08-07 22:49:53作者:申梦珏Efrain
项目介绍
zendAPI 是一个基于 C++11 的开源项目,旨在为 PHP 扩展开发者提供一个简单、健壮且面向对象的 API。通过封装 Zend Engine 的 C 接口,zendAPI 屏蔽了底层 API 的复杂性,使得 PHP 扩展开发变得更加简单和高效。
项目快速启动
环境准备
- 确保系统中已安装 PHP 和 C++ 编译器。
- 克隆 zendAPI 项目仓库:
git clone https://github.com/Qihoo360/zendAPI.git
编译与安装
- 进入项目目录:
cd zendAPI - 创建构建目录并进入:
mkdir build && cd build - 运行 CMake 配置:
cmake .. - 编译项目:
make - 安装扩展:
sudo make install
示例代码
以下是一个简单的 PHP 扩展示例,使用 zendAPI 创建一个名为 hello_world 的函数:
#include "zend_API.h"
PHP_FUNCTION(hello_world) {
zend_string *str;
str = zend_string_init("Hello, zendAPI!", strlen("Hello, zendAPI!"), 0);
RETURN_STR(str);
}
ZEND_BEGIN_ARG_INFO(arginfo_hello_world, 0)
ZEND_END_ARG_INFO()
const zend_function_entry hello_extension_functions[] = {
PHP_FE(hello_world, arginfo_hello_world)
PHP_FE_END
};
zend_module_entry hello_extension_module_entry = {
STANDARD_MODULE_HEADER,
"hello_extension",
hello_extension_functions,
NULL,
NULL,
NULL,
NULL,
NULL,
"1.0",
STANDARD_MODULE_PROPERTIES
};
ZEND_GET_MODULE(hello_extension)
应用案例和最佳实践
应用案例
zendAPI 已被多个项目采用,用于开发高性能的 PHP 扩展。例如,某大型电商平台的搜索服务通过 zendAPI 开发的扩展,显著提升了搜索响应速度和系统稳定性。
最佳实践
- 模块化设计:将功能划分为多个模块,便于维护和扩展。
- 异常处理:在关键操作中加入异常处理,确保扩展的健壮性。
- 性能优化:利用 zendAPI 提供的现代 C++ 特性进行性能优化。
典型生态项目
zendAPI 作为 PHP 扩展开发的基础工具,与多个生态项目紧密结合,包括:
- PHP-FPM:用于管理 PHP 进程的高性能 FastCGI 进程管理器。
- Xdebug:一个用于调试 PHP 脚本的扩展。
- APCu:一个用于缓存 PHP 变量的扩展。
通过这些生态项目的配合,zendAPI 能够帮助开发者构建更加高效和稳定的 PHP 应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134