iis 怎么添加php

1、iis 怎么添加php，用爬虫技术能做到哪些有趣的事情？

看到这个问题必须来怒答一波～用python爬虫爬便宜机票了解一下？

图源：

videoblocks.com

你喜欢旅行吗？

这个问题通常会得到一个肯定的答案，随后引出一两个有关之前冒险经历的故事。大多数人都认为旅行是体验新文化和开阔视野的好方法。但如果问题是“你喜欢搜索机票的过程吗？”也许话题就到此为止了……

可事实上，便宜的机票往往也很重要！本文将尝试构建一个网络爬虫，该爬虫对特定目的地运行并执行带有浮动日期（首选日期前后最多三天）的航班价格搜索。它会将结果保存为excel文件并发送一封包含快速统计信息的电子邮件。显然，这个爬虫的目的就是帮助我们找到最优惠的价格！

你可以在服务器上运行脚本(一个简单的Raspberry Pi就可以)，每天运行一到两次。结果会以邮件形式发送，建议将excel文件存入Dropbox文件夹，以便随时随地查看。

因为爬虫以“浮动日期”进行搜索，所以它会搜索首选日期前后最多三天的航班信息。尽管该脚本一次仅运行一对目的地，但可以很容易地改写该爬虫使其每个循环运行多个目的地。最终甚至可能找到一些错误票价...那会很有意思！

某种意义上来讲，网络爬取是互联网“工作”的核心。

也许你认为这是一个十分大胆的说法，但谷歌就是从拉里·佩奇用Java和Python构建的网络爬虫开始的。爬虫不断地爬取信息，整个互联网都在试图为所有问题提供最佳的可能答案。网络爬取有不计其数的应用程序，即使更喜欢数据科学中的其他分支，你仍需要一些爬取技巧以获得数据。

这里用到的一些技术来自于最近新的一本佳作《Python网络数据采集》，书中包含与网络爬取相关的所有内容，并提供了大量简例和实例。甚至有一个特别有意思的章节，讲述如何解决验证码检验的问题。

第一个挑战就是选择爬取信息的平台，本文选择了客涯（Kayak）。我们试过了Momondo, 天巡（Skyscanner）, 亿客行（Expedia）和其它一些网站，但是这些网站上的验证码特别变态。

在那些“你是人类吗？”的验证中，尝试了多次选择交通灯、十字路口和自行车后，客涯似乎是最好的选择，尽管短时间内加载太多页面它会跳出安全检查。

我们设法让机器人每4到6个小时查询一次网站，结果一切正常。虽然说不定哪个部分偶尔会出点小问题，但是如果收到验证码，既可以手动解决问题后启动机器人，也可以等待几小时后的自动重启。

如果你是网络爬取新手，或者不知道为何有些网站花费很大力气阻止网络爬取，那么为构建爬虫写下第一行代码前，你一定要多加努力。

谷歌的“网络爬取规范”：

http://lmgtfy.com/?q=web+scraping+etiquette

导入并打开Chrome浏览器标签页后，会定义一些循环中会用到的函数。这个架构的构思大概是这样的：

· 一个函数用于启动机器人程序，表明想要搜索的城市和日期。

· 这个函数获得首轮搜索结果，按“最佳”航班排序，然后点击“加载更多结果”。

· 另一个函数会爬取整个页面，并返回一个dataframe数据表。

· 随后重复步骤2和步骤3，得出按“价格”和“航行时间”排序的结果。

· 发送一封简要总结价格（最低价和平均价）的邮件，并将带有这三种排序类型的dataframe数据表保存为一份excel文件。

· 以上所有步骤会在循环中重复，每X小时运行一次。

每个Selenium项目都以一个网页驱动器开始。我们使用Chromedriver驱动器，但还有其它选择。PhantomJS和Firefox也很受欢迎。下载Chromedriver后，将其置于一个文件夹中即可。第一行代码会打开一个空白Chrome标签页。

from time import sleep, strftime

from random import randint

import pandas as pd

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.keys import Keys

import smtplib

from email.mime.multipart import MIMEMultipart

# Change this to your own chromedriver path!

chromedriver_path = 'C:/{YOUR PATH HERE}/chromedriver_win32/chromedriver.exe'

driver = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver_path) # This will open the Chrome window

sleep(2)

这些是将用于整个项目的包。使用randint函数令机器人在每次搜索之间随机睡眠几秒钟。这对任何一个机器人来说都是必要属性。如果运行前面的代码，应该打开一个Chrome浏览器窗口，机器人会在其中导航。

一起来做一个快速测试：在另一个窗口上访问客涯网（http://kayak.com），选择往返城市和日期。选择日期时，确保选择的是“+-3天”。由于在编写代码时考虑到了结果页面，所以如果只想搜索特定日期，很可能需要做一些微小的调整。

点击搜索按钮在地址栏获取链接。它应该类似于下面所使用的链接，将变量kayak定义为url，并从网页驱动器执行get方法，搜索结果就会出现。

无论何时，只要在几分钟内使用get命令超过两到三次，就会出现验证码。实际上可以自己解决验证码，并在下一次验证出现时继续进行想要的测试。从测试来看，第一次搜索似乎一直没有问题，所以如果想运行这份代码，并让它在较长的时间间隔后运行，必须解决这个难题。你并不需要十分钟就更新一次这些价格，对吧？

到目前为止，已经打开了一个窗口，获取了一个网站。为了开始获取价格和其他信息，需要使用XPath或CSS选择器，我们选择了XPath。使用XPath导航网页可能会令人感到困惑，即使使用从inspector视图中直接使用“复制XPath”，但这不是获得所需元素的最佳方法。有时通过“复制XPath”这个方法获得的链接过于针对特定对象，以至于很快就失效了。《Python网络数据采集》一书很好地解释了使用XPath和CSS选择器导航的基础知识。

接下来，用Python选择最便宜的结果。上面代码中的红色文本是XPath选择器，在网页上任意一处右键单击选择“inspect”就可以看到它。在想要查看代码的位置，可以再次右键单击选择“inspect”。

为说明之前所观察到的从“inspector”复制路径的缺陷，请参考以下差异：

1 # This is what the copymethod would return. Right click highlighted rows on the right side and select “copy> Copy XPath”//*[@id=“wtKI-price_aTab”]/div[1]/div/div/div[1]/div/span/span

2 # This is what I used todefine the “Cheapest” buttoncheap_results= ‘//a[@data-code = “price”]’

第二种方法的简洁性清晰可见。它搜索具有data-code等于price属性的元素a。第一种方法查找id等于wtKI-price_aTab的元素，并遵循第一个div元素和另外四个div和两个span。这次……会成功的。现在就可以告诉你，id元素会在下次加载页面时更改。每次页面一加载，字母wtKI会动态改变，所以只要页面重新加载，代码就会失效。花些时间阅读XPath，保证你会有收获。

不过，使用复制的方法在不那么“复杂”的网站上工作，也是很好的！

基于以上所展示的内容，如果想在一个列表中以几个字符串的形式获得所有搜索结果该怎么办呢？其实很简单。每个结果都在一个对象中，这个对象的类是“resultWrapper”。获取所有结果可以通过像下面这样的for循环语句来实现。如果你能理解这一部分，应该可以理解接下来的大部分代码。它基本上指向想要的结果（结果包装器），使用某种方式（XPath）获得文本，并将其放置在可读对象中（首先使用flight_containers，然后使用flight_list）。

前三行已展示在图中，并且可以清楚地看到所需的内容，但是有获得信息的更优选择，需要逐一爬取每个元素。

最容易编写的函数就是加载更多结果的函数，所以代码由此开始。为了在不触发安全验证的前提下最大化所获取的航班数量，每次页面显示后，单击“加载更多结果”。唯一的新内容就是所添加的try语句，因为有时按钮加载会出错。如果它对你也有用，只需在前面展示的start_kayak函数中进行简要注释。

# Load more results to maximize the scraping

def load_more():

try:

more_results = '//a[@class = “moreButton”]'

driver.find_element_by_xpath(more_results).click()

# Printing these notes during the program helps me quickly check what it is doing

print('sleeping…..')

sleep(randint(45,60))

except:

pass

现在，经过这么长的介绍，已经准备好定义实际爬取页面的函数。

我们编译了下一个函数page_scrape中的大部分元素。有时这些元素会返回列表插入去程信息和返程信息之间。这里使用了一个简单的办法分开它们，比如在第一个 section_a_list和section_b_list变量中，该函数还返回一个flight_df数据表。所以可以分离在不同分类下得到的结果，之后再把它们合并起来。

def page_scrape():

“““This function takes care of the scraping part”““

xp_sections = '//*[@class=“section duration”]'

sections = driver.find_elements_by_xpath(xp_sections)

sections_list = [value.text for value in sections]

section_a_list = sections_list[::2] # This is to separate the two flights

section_b_list = sections_list[1::2] # This is to separate the two flights

# if you run into a reCaptcha, you might want to do something about it

# you will know there's a problem if the lists above are empty

# this if statement lets you exit the bot or do something else

# you can add a sleep here, to let you solve the captcha and continue scraping

# i'm using a SystemExit because i want to test everything from the start

if section_a_list == []:

raise SystemExit

# I'll use the letter A for the outbound flight and B for the inbound

a_duration = []

a_section_names = []

for n in section_a_list:

# Separate the time from the cities

a_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

a_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

b_duration = []

b_section_names = []

for n in section_b_list:

# Separate the time from the cities

b_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

b_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

xp_dates = '//div[@class=“section date”]'

dates = driver.find_elements_by_xpath(xp_dates)

dates_list = [value.text for value in dates]

a_date_list = dates_list[::2]

b_date_list = dates_list[1::2]

# Separating the weekday from the day

a_day = [value.split()[0] for value in a_date_list]

a_weekday = [value.split()[1] for value in a_date_list]

b_day = [value.split()[0] for value in b_date_list]

b_weekday = [value.split()[1] for value in b_date_list]

# getting the prices

xp_prices = '//a[@class=“booking-link”]/span[@class=“price option-text”]'

prices = driver.find_elements_by_xpath(xp_prices)

prices_list = [price.text.replace('$','') for price in prices if price.text != '']

prices_list = list(map(int, prices_list))

# the stops are a big list with one leg on the even index and second leg on odd index

xp_stops = '//div[@class=“section stops”]/div[1]'

stops = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops)

stops_list = [stop.text[0].replace('n','0') for stop in stops]

a_stop_list = stops_list[::2]

b_stop_list = stops_list[1::2]

xp_stops_cities = '//div[@class=“section stops”]/div[2]'

stops_cities = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops_cities)

stops_cities_list = [stop.text for stop in stops_cities]

a_stop_name_list = stops_cities_list[::2]

b_stop_name_list = stops_cities_list[1::2]

# this part gets me the airline company and the departure and arrival times, for both legs

xp_schedule = '//div[@class=“section times”]'

schedules = driver.find_elements_by_xpath(xp_schedule)

hours_list = []

carrier_list = []

for schedule in schedules:

hours_list.append(schedule.text.split('\n')[0])

carrier_list.append(schedule.text.split('\n')[1])

# split the hours and carriers, between a and b legs

a_hours = hours_list[::2]

a_carrier = carrier_list[1::2]

b_hours = hours_list[::2]

b_carrier = carrier_list[1::2]

cols = (['Out Day', 'Out Time', 'Out Weekday', 'Out Airline', 'Out Cities', 'Out Duration', 'Out Stops', 'Out Stop Cities',

'Return Day', 'Return Time', 'Return Weekday', 'Return Airline', 'Return Cities', 'Return Duration', 'Return Stops', 'Return Stop Cities',

'Price'])

flights_df = pd.DataFrame({'Out Day': a_day,

'Out Weekday': a_weekday,

'Out Duration': a_duration,

'Out Cities': a_section_names,

'Return Day': b_day,

'Return Weekday': b_weekday,

'Return Duration': b_duration,

'Return Cities': b_section_names,

'Out Stops': a_stop_list,

'Out Stop Cities': a_stop_name_list,

'Return Stops': b_stop_list,

'Return Stop Cities': b_stop_name_list,

'Out Time': a_hours,

'Out Airline': a_carrier,

'Return Time': b_hours,

'Return Airline': b_carrier,

'Price': prices_list})[cols]

flights_df['timestamp'] = strftime(“%Y%m%d-%H%M”) # so we can know when it was scraped

return flights_df

尽量让这些名字容易理解。记住变量a表示旅行的去程信息，变量b表示旅行的返程信息。接下来说说下一个函数。

截至目前，已经有了一个能加载更多结果的函数和一个能爬取其他结果的函数。本可以在此结束这篇文章，而你可以自行手动使用这些函数，并在浏览的页面上使用爬取功能。但是前文提到给自己发送邮件和一些其他信息的内容，这都包含在接下来的函数start_kayak中。

它要求填入城市名和日期，并由此打开一个kayak字符串中的地址，该字符串直接跳转到“最佳”航班结果排序页面。第一次爬取后，可以获取价格的顶部矩阵，这个矩阵将用于计算平均值和最小值，之后和客涯（Kayak）的预测结果（页面左上角）一同发送到邮件中。这是单一日期搜索时可能导致错误的原因之一，因其不包含矩阵元素。

def start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end):

“““City codes it's the IATA codes!

Date format YYYY-MM-DD”““

kayak = ('https://www.kayak.com/flights/' + city_from + '-' + city_to +

'/' + date_start + '-flexible/' + date_end + '-flexible?sort=bestflight_a')

driver.get(kayak)

sleep(randint(8,10))

# sometimes a popup shows up, so we can use a try statement to check it and close

try:

xp_popup_close = '//button[contains(@id,”dialog-close”) and contains(@class,”Button-No-Standard-Style close “)]'

driver.find_elements_by_xpath(xp_popup_close)[5].click()

except Exception as e:

pass

sleep(randint(60,95))

print('loading more.....')

# load_more()

print('starting first scrape.....')

df_flights_best = page_scrape()

df_flights_best['sort'] = 'best'

sleep(randint(60,80))

# Let's also get the lowest prices from the matrix on top

matrix = driver.find_elements_by_xpath('//*[contains(@id,”FlexMatrixCell”)]')

matrix_prices = [price.text.replace('$','') for price in matrix]

matrix_prices = list(map(int, matrix_prices))

matrix_min = min(matrix_prices)

matrix_avg = sum(matrix_prices)/len(matrix_prices)

print('switching to cheapest results…..')

cheap_results = '//a[@data-code = “price”]'

driver.find_element_by_xpath(cheap_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting second scrape…..')

df_flights_cheap = page_scrape()

df_flights_cheap['sort'] = 'cheap'

sleep(randint(60,80))

print('switching to quickest results…..')

quick_results = '//a[@data-code = “duration”]'

driver.find_element_by_xpath(quick_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting third scrape…..')

df_flights_fast = page_scrape()

df_flights_fast['sort'] = 'fast'

sleep(randint(60,80))

# saving a new dataframe as an excel file. the name is custom made to your cities and dates

final_df = df_flights_cheap.append(df_flights_best).append(df_flights_fast)

final_df.to_excel('search_backups//{}_flights_{}-{}_from_{}_to_{}.xlsx'.format(strftime(“%Y%m%d-%H%M”),

city_from, city_to,

date_start, date_end), index=False)

print('saved df…..')

# We can keep track of what they predict and how it actually turns out!

xp_loading = '//div[contains(@id,”advice”)]'

loading = driver.find_element_by_xpath(xp_loading).text

xp_prediction = '//span[@class=“info-text”]'

prediction = driver.find_element_by_xpath(xp_prediction).text

print(loading+'\n'+prediction)

# sometimes we get this string in the loading variable, which will conflict with the email we send later

# just change it to “Not Sure” if it happens

weird = '¯\\_(ツ)_/¯'

if loading == weird:

loading = 'Not sure'

username = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

password = 'YOUR PASSWORD'

server = smtplib.SMTP('smtp.outlook.com', 587)

server.ehlo()

server.starttls()

server.login(username, password)

msg = ('Subject: Flight Scraper\n\n\

Cheapest Flight: {}\nAverage Price: {}\n\nRecommendation: {}\n\nEnd of message'.format(matrix_min, matrix_avg, (loading+'\n'+prediction)))

message = MIMEMultipart()

message['From'] = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

message['to'] = 'YOUROTHEREMAIL@domain.com'

server.sendmail('YOUREMAIL@hotmail.com', 'YOUROTHEREMAIL@domain.com', msg)

print('sent email…..')

虽然没有使用Gmail账户测试发送邮件，但是可以搜索到很多的替代方法，前文提到的那本书中也有其他方法来实现这一点。如果已有一个Hotmail账户，只要替换掉个人的详细信息，它就会开始工作了。

如果想探索脚本的某一部分正在做什么，可以将脚本复制下来并在函数外使用它。这是彻底理解它的唯一方法。

在这些步骤之后，还可以想出一个简单的循环来使用刚创造的函数，同时使其持续运行。完成四个“花式”提示，写下城市和日期（输入）。因为测试时不想每次都输入这些变量，需要的时候可以使用以下这个清楚的方式进行替换。

如果已经做到了这一步，恭喜你！改进还有很多，比如与Twilio集成，发送文本消息而不是邮件。也可以使用VP*或更加难懂的方式同时从多个服务器上研究搜索结果。还有就是验证码的问题，验证码会时不时地跳出来，但对此类问题还是有解决办法的。不过，能走到这里已经是有很牢固的基础了，你可以尝试添加一些额外的要素。

使用脚本运行测试的示例

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2、云帮手提供哪些环境套件？

WIMP、WNMP、WAMP、LNMP、LAMP、开源系统、其他套件

WIMP是Windows下的 IIS Mysql PHP 环境集成套件包

WNMP是Windows下的Nginx Mysql PHP环境集成套件包

WAMP是Windows下的Apache Mysql PHP环境集成套件包

LNMP是Linux 下的 Nginx PHP MySQL PHP环境集成套件包

LAMP是Linux 下的Apache Mysql PHP环境集成套件包

支持更多的开源系统如:CRM Discuz等等

将推出更多套件,如ELK等等,方便用户快捷布署,监控,管理

3、类似阿里云腾讯云的公有云平台是怎么搭建的？

众所周知，OpenStack在诞生之初很受欢迎。在国内，大部分云平台是基于OpenStack的二次开发，主要使用框架还是OpenStack，阿里云则是在Linux高性能通用服务器集群的基础上，借鉴了SOA架构理念和OpenStack的开源模块搭建起来的“飞天”。飞天诞生于2009年2月，目前为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务。

腾讯云作为OpenStack在中国最大的用户之一，公有云没有采用OpenStack，而是基于OpenStack推出了腾讯云TStack私有云平台。结合自身内部业务的特性，腾讯在OpenStack的基础上做了大量的优化和技术创新，不仅在公司内部大量应用，并将其和腾讯内部的大量PaaS、SaaS 服务整合，形成了一体化的云服务解决方案。

华为云2012年加入OpenStack，次年即升级为社区黄金会员，2017年又晋级为白金会员，是亚洲第一家白金会员，华为云以openstack做了公有云，但是他们已经大量修改了内部源码。（天翼云采用华为云同源的OpenStack架构）

金山云早期是应用于OpenStack，OpenStack不能满足大规模应用的稳定性和管理等诸多问题，2013年之后金山云就不断补充技术能力形成自己的公有云，内部代号为银河OS，对外输出就是银河云平台。

虽然OpenStack是可以让企业灵活搭建自己的云平台，进而快速的实现商业化的开源平台，但是OpenStack高度开源和自由扩展的特性又导致了很明显的缺陷：组件不一致、升级困难、开发运维成本高、厂商利益不一致等。在云计算服务行业竞争日益激烈的时代，云服务厂商的门槛非常高，无论是资金投入、技术能力、政府政策、市场环境的要求都非常高，普通的IDC服务商根本无法进入这个行业，在IaaS行业巨头眼中，不允许新的竞争者加入，大批的中小IDC服务商面临整合、转行的危机， 因此一些厂商推出云平台管理系统解决这一问题，帮助中小idc商或者个人开发者低成本快速搭建自己的云平台进入云计算行业。

目前市面上大家听的比较多云平台管理系统ZKEYS、星外、云谷等都是非常不错的， 不过星外系统听说已经停止开发了，可能半年或几个月才推送新更新，系统后台界面08年的，早期名气比较大，所以用的人也挺多，后面慢慢转向其他系统了。 云谷系统 大体没问题，但是用细了才发现财务方面有很多小瑕疵，没有备案的功能模块，只有一个简单的工单管理功能，还有其他功能方面，只能说凑合用吧。我比较推荐ZKEYS系统，以下为已经搭建好的云平台。

1、官网前台：

云平台官网，展示相关云产品包括云服务器，云虚拟主机，云数据库，CDN，负载均衡，云存储等等，支持自主下单、在线交付。

2、管理后台：

一站式站点配置，集成生产、产品、备案、财务、工单、会员等模块为管理提供综合运营支持。

3、用户中心

用户控制台，用户的自主管理中心， 支持产品管理、订单管理、账号管理、安全设置等。

3、搭建准备：

（1）、准备服务器

系统要求：windows server 或 linux

系统最低配置建议：cpu：2核，内存：4G，带宽：5M，硬盘：系统盘40G，数据盘10G及以上

运行环境：IIS + PHP + MySQL、Apache + PHP + MySQL、Nginx + PHP + MySQL

PHP版本：只支持 php-5.6 ，并且Windows环境下的只支持非线程安全(NTS)的PHP版本

MySQL建议版本：MySQL Server 5.5 以上

（2）、准备域名

需要已通过管局备案的域名，并正确解析到主控ip

（3）准备系统源码

（4）注册账号，登录ZKEYS公有云管理平台官网 ，进入产品->下载中心

（5）准备授权：ZKEYS授权

详细的搭建云平台步骤也可以登录ZKEYS官网，按照帮助文档操作也可以。

（官网地址：https://www.zkeys.com/?utm_source=wu-wk）

4、WordPress如何登陆后才能查看网站的文章？

具体实现步骤如下：

1、将以下代码添加到Three主题的functions.php文件最后一个?>的前面。

//部分内容登录可见

function login_to_read($atts, $content=null) {

extract(shortcode_atts(array("notice" => '

<span style="color: red;">温馨提示：</span>此处内容需要<a title="登录后可见" href="#respond">登录</a>后才能查看！

'), $atts));

if ( is_user_logged_in() && !is_null( $content ) && !is_feed() )

return $content;

return $notice;

}

add_shortcode('vip', 'login_to_read');

PS：将上面代码中的login.php替换为站点的登录地址，以方便用户快速登录。

2、在编辑文章的时候，只需要切换到文本模式，在需要隐藏的部分内容中前后加上短代码即可。

[vip]我是被隐藏的内容，样式一（默认样式）[/vip]

[vip notice="登录后才显示哟"]我是被隐藏的内容，样式二（自定义回复信息）[/vip]

其中样式一的提示信息就是第一步中的“温馨提示：此处内容需要登录后才能查看！”，样式二的提示信息就是“登录后才显示哟”，具体选用哪个样式由大家自己决定了。

5、PHP主要功能？

PHP 能做任何事。PHP 主要是用于服务端的脚本程序，因此可以用 PHP 来完成任何其它的 CGI 程序能够完成的工作，例如收集表单数据，生成动态网页，或者发送／接收 Cookies。但 PHP 的功能远不局限于此。

PHP 脚本主要用于以下三个领域：

（1）服务端脚本。这是 PHP 最传统，也是最主要的目标领域。开展这项工作需要具备以下三点：PHP 解析器（CGI 或者服务器模块）、web 服务器和 web 浏览器。需要在运行 web 服务器时，安装并配置 PHP，然后，可以用 web 浏览器来访问 PHP 程序的输出，即浏览服务端的 PHP 页面。如果只是实验 PHP 编程，所有的这些都可以运行在自己家里的电脑中。请查阅安装一章以获取更多信息。

（2）命令行脚本。可以编写一段 PHP 脚本，并且不需要任何服务器或者浏览器来运行它。通过这种方式，仅仅只需要 PHP 解析器来执行。这种用法对于依赖 cron（Unix 或者 Linux 环境）或者 Task Scheduler（Windows 环境）的日常运行的脚本来说是理想的选择。这些脚本也可以用来处理简单的文本。请参阅 PHP 的命令行模式以获取更多信息。

编写桌面应用程序。对于有着图形界面的桌面应用程序来说，PHP 或许不是一种最好的语言，但是如果用户非常精通 PHP，并且希望在客户端应用程序中使用 PHP 的一些高级特性，可以利用 PHP-GTK 来编写这些程序。用这种方法，还可以编写跨平台的应用程序。PHP-GTK 是 PHP 的一个扩展，在通常发布的 PHP 包中并不包含它。

（3）PHP 能够用在所有的主流操作系统上，包括 Linux、Unix 的各种变种（包括 HP-UX、Solaris 和 OpenBSD）、microsoft Windows、Mac OS X、RISC OS 等。今天，PHP已经支持了大多数的 web 服务器，包括 Apache、Microsoft Internet Information Server（IIS）、Personal web Server（PWS）、Netscape 以及 iPlant server、Oreilly Website Pro Server、Caudium、Xitami、OmniHTTPd 等。对于大多数的服务器，PHP 提供了一个模块；还有一些 PHP 支持 CGI 标准，使得 PHP 能够作为 CGI 处理器来工作。