FeedWriter 项目技术文档
2024-12-25 19:07:10作者:冯梦姬Eddie
1. 安装指南
环境要求
- PHP 5.3 或更高版本。
- 如果您的系统上没有 PHP 5.3,可以使用
legacy-php-5.0分支,该分支支持 PHP 5.0 及以上版本。
安装方式
您可以通过 Composer 进行安装。在终端中运行以下命令:
composer require mibe/feedwriter
2. 项目的使用说明
创建和生成 RSS 或 ATOM 格式的 Feed
- 创建 Feed 对象:首先,您需要创建一个 Feed 对象,选择您想要生成的 Feed 格式(RSS 1.0、RSS 2.0 或 ATOM)。
- 创建 Feed 项对象:接下来,创建多个 Feed 项对象,并为每个项设置相应的属性。
- 添加 Feed 项到 Feed 中:将所有 Feed 项添加到 Feed 对象中。
- 生成 XML 结构:最后,调用 Feed 对象的生成方法,生成描述 Feed 的 XML 结构。该结构可以直接发送到浏览器,或者作为字符串返回。
示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示如何创建和生成一个 RSS 2.0 格式的 Feed:
require 'vendor/autoload.php';
use FeedWriter\RSS2;
// 创建 RSS2 Feed 对象
$feed = new RSS2();
// 设置 Feed 的基本信息
$feed->setTitle('My Blog');
$feed->setLink('http://www.example.com');
$feed->setDescription('This is my personal blog feed.');
// 创建一个 Feed 项
$item = $feed->createNewItem();
$item->setTitle('First Article');
$item->setLink('http://www.example.com/article1');
$item->setDescription('This is the description of the first article.');
$item->setDate(time());
$item->setAuthor('author@example.com');
// 将 Feed 项添加到 Feed 中
$feed->addItem($item);
// 生成并输出 XML
echo $feed->generateFeed();
3. 项目API使用文档
FeedWriter 主要类和方法
FeedWriter\RSS2 类
setTitle(string $title): 设置 Feed 的标题。setLink(string $link): 设置 Feed 的链接。setDescription(string $description): 设置 Feed 的描述。createNewItem(): 创建一个新的 Feed 项对象。addItem(Item $item): 将 Feed 项添加到 Feed 中。generateFeed(): 生成并返回 Feed 的 XML 结构。
FeedWriter\Item 类
setTitle(string $title): 设置 Feed 项的标题。setLink(string $link): 设置 Feed 项的链接。setDescription(string $description): 设置 Feed 项的描述。setDate(int $timestamp): 设置 Feed 项的发布日期。setAuthor(string $email): 设置 Feed 项的作者。
4. 项目安装方式
通过 Composer 安装
在终端中运行以下命令:
composer require mibe/feedwriter
手动安装
如果您不想使用 Composer,也可以手动下载项目代码,并将其放置在您的项目目录中。然后,通过 require 或 include 引入必要的文件。
require 'path/to/FeedWriter/src/RSS2.php';
通过以上步骤,您可以成功安装并使用 FeedWriter 项目来生成 RSS 1.0、RSS 2.0 或 ATOM 格式的 Feed。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137