《Laravel 学习项目安装与配置指南》
2025-04-22 21:16:17作者:齐添朝
1. 项目基础介绍
本项目是基于 Laravel 框架的一个学习项目,旨在帮助初学者更好地理解和使用 Laravel 进行 Web 开发。Laravel 是一个流行的 PHP 框架,它为开发者提供了一套简洁、表达式丰富的语法来构建应用程序。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目主要使用以下技术和框架:
- Laravel:项目的基础框架,提供了路由、中间件、视图、数据库迁移、Eloquent ORM 等功能。
- Bootstrap:前端框架,用于快速开发响应式布局。
- MySQL:数据库管理系统,用于存储项目数据。
- PHP:服务端脚本语言,用于处理服务器端的逻辑。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
在开始安装前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- PHP 版本 7.2 或更高。
- Composer:PHP 的依赖管理工具。
- Laravel:本项目的基础框架。
- MySQL:数据库管理系统。
安装步骤
步骤 1:克隆项目
首先,您需要在您的本地环境中克隆项目代码。打开命令行工具,执行以下命令:
git clone https://github.com/alnahian2003/learn-laravel.git
cd learn-laravel
步骤 2:安装依赖
使用 Composer 安装项目依赖:
composer install
步骤 3:配置数据库
打开 .env 文件,设置您的数据库连接信息。例如:
DB_CONNECTION=mysql
DB_HOST=127.0.0.1
DB_PORT=3306
DB_DATABASE=learn_laravel
DB_USERNAME=root
DB_PASSWORD=root
确保您的 MySQL 数据库已经创建好,并且用户具有访问权限。
步骤 4:运行迁移
执行以下命令以运行数据库迁移:
php artisan migrate
步骤 5:填充数据
如果项目中有数据填充的步骤,可以执行以下命令:
php artisan db:seed
步骤 6:启动开发服务器
最后,启动 Laravel 内置的服务器:
php artisan serve
现在,您可以在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000 来查看您的项目。
以上步骤为 Laravel 学习项目的基本安装与配置过程,按照这些步骤操作,您应该能够成功搭建并在本地运行该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100