当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > php教程 > 我在php中建造了`wc'

我在php中建造了`wc'

2025-02-18 08:45:59 0浏览 收藏

在文章实战开发的过程中,我们经常会遇到一些这样那样的问题,然后要卡好半天,等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《我在php中建造了`wc'》,聊聊,希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

我在php中建造了`wc'

最近,我尝试了John Crickett的编码挑战,并决定分享我的经验。第一个挑战是使用PHP重写经典的Unix工具wc(单词计数器)。虽然我自1997年以来就一直使用Linux,但wc并非我常用的工具,因此我决定深入研究一下。

我最初的想法是用文本编辑器直接编写代码,使用Vim在SSH连接下,平板电脑作为终端,甚至不使用键盘。我选择了PHP作为我的开发语言,认为这应该很简单。结果证明,这是一个糟糕的主意,代码混乱不堪,我将其保留在GitHub仓库中作为警示。

在添加蓝牙键盘并将Vim配置成更像IDE之后,我进行了第二次尝试。这次,我的目标是:

  • 面向对象编程
  • 测试驱动开发
  • 支持任意大的文件
  • 尽可能模拟coreutils wc的行为
  • 具有良好的性能

以下是我的主要收获:

挑战与解决方案:

  1. 多字节字符支持: 一个成熟的Unix工具理应支持多字节字符。PHP的mb_strlen函数解决了这个问题。

  2. 大文件支持: wc可能需要处理超过系统内存的文件。我需要分块读取文件,避免使用file_get_contents。 处理跨越块边界的单词也需要特殊考虑。

  3. 标准输入: 程序需要能够从标准输入(管道和重定向)读取数据。这需要使用流处理。

开发环境的重要性:

我放弃了平时使用的PHPStorm,转而使用一个简单的文本编辑器。这让我意识到IDE提供的自动化功能以及我对此的依赖程度。我尤其怀念代码补全和重构工具。

缺乏重构工具显著增加了我的认知负担,使编程过程变得笨拙。我不得不记住PHP内置函数的参数顺序以及自己代码的结构。这降低了我的开发速度。

我发现缺乏重构工具阻碍了迭代开发。进行代码结构调整变得非常费力,我经常选择保留最初的错误设计,而不是进行修改。

建议:

  • 使用IDE或功能强大的编辑器,至少具备代码补全和代码导航功能。
  • 自动化测试至关重要。黑盒测试可以验证程序行为,允许进行无风险的重构。

在第二次尝试中,我进行了大量的测试驱动开发,这极大地提高了我的开发速度和信心。

代码示例:

我最初的count方法:

if ($countmode === countmode::character) {
    return strlen($contents);
}

// ... other cases ...

改进后的count方法,使用匹配表达式:

return match($countMode) {
    CountMode::CHARACTER => strlen($contents),
    CountMode::MB_CHARACTER => mb_strlen($contents),
    CountMode::LINE => count(preg_split('(\r\n|\r|\n)', $contents)) - 1,
    CountMode::WORD => static::countWords($contents)
};

其他收获:

  • 生成器函数非常强大且易于使用。
  • 页面大小对文件加载性能至关重要。
  • 枚举类型非常有用。
  • 箭头函数无法修改其父作用域中的标量变量。

总而言之,这是一个很有挑战性的经历,让我学到了很多东西。我的完整解决方案已上传至GitHub。

文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《我在php中建造了`wc'》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

Linux与K8S安装兼容性问题Linux与K8S安装兼容性问题
上一篇
Linux与K8S安装兼容性问题
AI驱动的代码生成:软件开发的未来
下一篇
AI驱动的代码生成:软件开发的未来
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    301次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    357次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    355次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    323次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    142次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码