zendAPI:PHP扩展开发的新里程碑

项目介绍
zendAPI 是一个致力于简化 PHP 扩展开发的开源项目。它巧妙地利用 C++11 语言特性,将Zend Engine的C接口转化为面向对象的API,为开发者提供了一个简洁易用且高效稳定的框架。通过 zendAPI,您可以专注于实现核心功能,而不是被复杂的底层细节所困扰。
项目技术分析
zendAPI 以现代化的 C++11 标准编写,这使得代码更易于理解和维护。它的核心亮点在于其对 Zend Engine API 的全面面向对象封装,这一创新设计极大地降低了学习曲线,使得有经验的 C++ 开发者也能快速上手扩展开发。此外,zendAPI 还着重解决了跨 PHP 版本兼容问题,确保在不同的PHP环境下,您的扩展都能稳定运行。
应用场景
如果您是一位 PHP 扩展开发者,或者正在寻找更有效率的方式来构建或优化您现有的 PHP 扩展,那么 zendAPI 将是您理想的工具。无论是在数据库操作、图形处理、加密解密,还是任何需要深度集成 PHP 和 C++ 的场景下,zendAPI 都能显著提高开发速度并降低维护成本。
项目特点
- 面向对象设计:无需深入了解Zend Engine的原始C接口,就可以轻松开发扩展。
- C++11支持:利用现代编程风格,增强可读性和可维护性。
- 版本兼容性:支持PHP 7.0及以上版本,消除版本差异带来的影响。
- 高覆盖率测试:严格的单元测试确保了代码质量和稳定性。
- 注重性能:在封装的同时,尽可能保持原生性能。
- 二进制兼容:努力提供跨平台和跨版本的二进制兼容性。
作为国内类似的优秀项目,我们还推荐您关注由swoole作者开发的 PHP-X(https://github.com/swoole/PHP-X)。这两个项目都旨在提升PHP扩展的开发体验,各有特色。
要参与讨论或寻求帮助,欢迎加入我们的QQ群和微信群(扫描代码可见),或者访问我们的开源中国主页(https://www.oschina.net/p/zendapi)和 SegmentFault 技术圈(https://segmentfault.com/g/1570000010966072)。
特别感谢360无线电安全部独角兽数字安全团队(unicornteam)的支持。
让我们一起,让PHP扩展开发成为一种享受!
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00