php构造方法怎么写，前端开发怎么入门？
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黑马程序员学习路线图及能掌握的能力（总，以下会分阶段，加上配套学习视频，小伙伴可继续往下看！）
第一阶段：HTML5+css
第二阶段：移动web网页开发
第三阶段：JavaScript网页编程
第四阶段：Node.js与Ajax
第五阶段：vue.js项目实战
第六阶段：微信小程序
第七阶段：React.js项目实战
第八阶段：框架阶段与原理
第九阶段：移动APP开发
第十阶段：node.js进阶
第十一阶段：可视化游戏
第十二段阶段：架构与运维
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包括web前端吗？
作为一名优秀的开发者告诉你报了PHP是可以学web前端的
要充分掌握PHP必须要了解web，能够知道实现的原理
PHP是后台语言，调用数据的，PHP是是世界上最好的脚本语言
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PHP多维数组根据值搜索对应的键？
引言
我们讲解了很多种PHP数组操作的引用场景。今天我们接着分享这方面的知识，说一说对于多维数组，如何根据值搜索，并返回数组的索引值。
学习时间最开始我们习惯于跟随本能写代码，下意识地开始用 for 循环，对数组进行遍历，然后挨个比对，如果值相等，就返回索引值，如果没有匹配上，就是不存在。
假如原始数组是如下图一样的关联数组。
程序逻辑很简单，我们使用代码实现一下：
function searchForId($id, $array) { foreach ($array as $key => $val) { if ($val['uid'] === $id) { return $key; } } return null; }
这个函数接收一个值，与数组，如果匹配上就将数组的索引返回，如果不存在则返回 null。因为第一层结构没有手动指定索引值，所以默认是从0开始的数字索引。
使用起来是这样的：
$id = searchForId('100', $userdb);
执行结束后，输出应该为0。
当然了，上面写的函数具有通用性，对于特殊的案例，我们应该随机应变。对于上述 $userdb 关联数组的结构，显然，使用PHP内置的函数操作起来，更为直观和快捷。
我们只需要先把 uid 列的元素全部取出，因为上层结构是默认数字索引，所以此处不用手动指定索引值；然后，在提取的数组中搜索值，使用 array_search 执行返回键。
为代码，就一行：
$key = array_search('100', array_column($userdb, 'uid'));
执行结果跟上面的 searchForId 函数一致。
深入讨论上面的函数和第二个解决方法会有问题，就是仅仅返回了第一个匹配的键。像下面这样写，肯定问题不大：
$key = array_search(40489, array_column($userdb, 'uid'));
但是如果在数组中有重复的值，而 uid 列也不唯一，要把所有的匹配结果都返回，该怎么做呢？不会又要修改 searchForId 函数，重新倒腾？
其实大可不必，PHP提供了这样的功能，只需改用 array_keys 函数即可：
$keys = array_keys(array_column($userdb, 'uid'), 40489);
你肯定经常使用 array_keys 函数用于返回整个数组的键，但是它的第二个参数，恰恰是在指定时，拥有可搜索的功能。这确实有些冷门。
再进一步。
上面返回的是数组对应的键，那如果想要键和值一并关联返回，一行代码能搞定吗？可以的，修改一下就行了，使用 array_combine 函数将键和值组装起来返回：
$keys = array_keys(array_combine(array_keys($userdb), array_column($userdb, 'uid')),40489);
写在最后本文通过特定的数组搜索需求，延伸到手动造轮子，把特殊的特性推向一般，并使用PHP内置的数组处理函数，进行功能裁切，简洁而高效。善用数组函数是硬功夫。
Happy coding :_)
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创建网站目录结构的基本原则是？
目录结构规范： 目录建立的原则：以最少的层次提供最清晰简便的访问结构。
目录的命名以小写英文字母，下划线组成。(参照命名规范) 根目录一般只存放index.htm以及其他必须的系统文件 每个主要栏目开设一个相应的独立目录 根目录下的images用于存放各页面都要使用的公用图片，子目录下的images目录存放本栏目页面使用的私有图片 所有JS,ASP,PHP等脚本存放在根目录下的scripts目录 所有CGI程序存放在根目录下的cgi-bin目录 所有CSS文件存放在根目录下style目录 每个语言版本存放于独立的目录。例如：简体中文gb 所有flash, avi, ram, quicktime 等多媒体文件存放在根目录下的media目录
如何自学Python？
现在无论学什么，在网上都能轻易的找到很多资料，python的资料视乎更多一些。也正是因为如此容易获取，导致我们学习一门新的技术来说，不知道该如何下手？以不知道选择什么样的学习资源更适合自己。个人认为，首先要确定一个自己的学习路线图是非常重要的，它可以帮助我们节省不少时间，在自学的道路上也更容易坚持下去 。
个人认为，自学python可以按照如下三个阶段进行系统学习会比较有效
学基础多实践定方向如果说学习python是为了进入某一个领域从事这方面的工作 。那么python的基础是肯定是要学的，它们也是通用的 。所以，第一步就是完成python的入门基础学习 。
其次，我们就可以进行一些强化练习了，练习的重点就是加强巩固第一阶段学习的知识。通过各种案例来进行实践 ，从而完成第二步的实践学习 。
最后就是确定一个python的领域，在这个领域之内仍需学习一些专业的知识，通过学习这些技术，我们才有机会进入这个领域，学习python才能为我们提供真正的用武之地。
以下为学习路线图
学基础首先就是要入门，也就是要掌握python的一些基础知识，这些知识无论是刷视频还是看文章，基本就那些内容，大同小异 。作为初学者来说，我们就要找一些比较优质的教程，坚持下去，能将教程的多数知识点理解到位并且每个案例都能跟着写下来，那么这一阶段的目标就算完成。
以下是个人认为比较好的一些python基础教程：
python 3教程 ：https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.htmlpython基础教程：http://c.biancheng.net/python/python教程(廖雪峰)：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400建议以上教程可以结合着来看，这样可以多方位的理解 。
多实践虽说基础教程也学了，但是拿到一个需求，还是难以实现，原因就是我们还没有自己实现需求的经历，简单的来说，就是练的少，实践的少。那么接下来的这个阶段就是以实践为主，选择一些优质题库，做上个百十来个题，慢慢的就有那种自己去写代码的感觉了。建议这个阶段的题目选择不要太难，一下子太难了容易受到打击，难度可以可以慢慢的往上提。下面的题库中有标注难以程度的，可以参考着来 。
刷各种题库适合基础练习的题库也有不少，比如如下的这些网站：
Python 练习册，每天一个小程序：https://github.com/Yixiaohan/show-me-the-code/blob/master/README.md力扣题库：https://leetcode-cn.com/problemset/all/python 100例：https://www.runoob.com/python/python-100-examples.html给自己提需求除了刷各种题库外，个人觉得在工作给自己提需求也是一个不错的实践方式，只要遇到了问题，首先就想到是否可以使用python写个程序去解决。实现上那么几个工作中的需求，我们的代码能力就会提高很多。
做面试题当然，如果我们有面试机会的话，面试题也是一些不错的练手机会 。这里就不再赘述了。
定方向当我们可以用python能实现一些需求以后，接下来才使用python完成工作方面的事了，但是现在的问题是，不同方向的岗位，使用到一些具体的python技术也是不同的 。所以，我们先选定一个方向，使用python来完成这个工作上的事才能发挥学习的最大价值。目前使用python从事的工作主要有：
python开发python大数据+人工智能python运维python测试开发确定好一个方向后，我们才有努力的目标。选择领域内的一些优质的工具和框架，去学习，去使用，甚至去看源码。坚持学习上一段时间，也许在某一天我们就会成功上岸 。这里以python测试开发来说，对于测试开发来说，比较流行的就是使用python实现自动化测试了，比较流行的就是App自动化，Web自动化以及接口自动化，那么接下来也推荐几个比较优秀的自动化框架：
Appium自动化：作用：主要用于进行APP的自动化测试框架github主页：https://github.com/appium/appiumweb自动化：
作用：主要用于关键字驱动的web自动化测试框架GitHub主页：https://github.com/robotframework/robotframework接口自动化：
作用：主要用于进行接口测试的自动化框架GitHub主页：https://github.com/HttpRunner/HttpRunner以上框架都是作为测试开发常用的一些框架，研究他们的使用及源代码有助于挺高我们领域内的技术 。
最后想说的是，自学本身就是一个很漫长的过程，在学习过程中，最怕的结果就是中途放弃。所以确定一个目标，分段学习，专注于在某一个或几个优质的教程上学习才可能开花结果。