php怎么新建学生表

1、php怎么新建学生表，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？

喜欢旅行又怕吃土？让Python来爬取最便宜机票吧！

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！

另一个爬虫

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。

Python的拯救

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

系紧安全带...

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？

每个XPath都有陷阱

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。

准备起飞吧！

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。

等等，还有什么吗？

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。

利用刚才创造的一切

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、怎么开发一个APP？

“app开发到底是什么？”

简单来说，开发一款App就是一个从构思到实现的过程，这个过程就包括：

需求整理：把构思一一整理、落实成一份需求文档

产品设计：根据需求文档设计出app的原型图和UI图，就是app的每一个页面的效果图

APP前端开发：Android端和ios端的用户端开发，就是App呈现给用户使用的内容

服务端开发：PC端的管理后台开发，比如管理用户数据、商城的操作管理后台等

接口联调：将用户端和服务端连接起来，形成一个完整的app，使得用户可以使用App，自己可以运营管理App。

测试验收：将App装在不同型号的手机中进行测试，检查内容板块是否适配，修改bug，调整细节等。

前期

一：需求沟通

产品经理整理出项目的具体需求和功能列表清单，并分析没有考虑到的或能否实现的需求。

二：项目可行性分析

客户自身和产品经理都需要清晰了解该项目的功能特点、用户痛点、行业需求和为用户提供的服务内容等，每一点都要做出详细的调查分析，尤其是客户痛点这块。如果开发出来的App存留很多痛点，那么就算开发成功，也没多长时间的存活时间。因为任何一个App最终的成功都是建立在用户基础之上的。

三：功能流程梳理

（1）整理架构

整理架构的过程就像是修房子打地基，产品经理会梳理产品整体功能架构，整理出核心内容，打造产品的地基，以确保客户以后可以在这个原有的基础上进行调整，更为方便、更具有扩展性。

（2）功能列表

接下来，产品经理会做出更详细的功能列表，添加每个模块的细节内容及具体功能，比如“注册”用哪种注册方式，短信验证码还是第三方注册等。这部分就像你在装修毛坯房时，首先要考虑加上门窗、水电改造等。

（3）梳理流程

产品经理会根据客户的需求梳理出产品的核心业务，会帮客户提前考虑到他们现有的流程是否可以在互联网上进行操作，例如一些传统行业转互联网的企业客户，产品经理会站在移动互联网的专业角度帮客户梳理并优化流程。

四：量身定制实施方案

当需求文档确认完毕之后，售前顾问会根据客户需求量身定制一套App开发方案和报价清单，包括项目组人员安排、时间节点安排和技术方案等。

售中

一：产品设计

1.原型设计与评审

喜望软件的产品经理根据需求文档设计出高保真原型图，包括功能的结构性布局、各分页面的设计、界面交互逻辑的设计等。高保真原型图将需求文档转换为更直观的软件demo版本，这样即可以确认更多的细节，保证项目研发的效果，也能避免沟通不畅或沟通不到位而引发的纠纷问题。

2.UI设计与评审

原型图设计确认好之后，UI设计师会根据产品的定位和原型图设计UI界面效果图了，相当于是在原型图的基础上加上颜色、确定产品整体风格、功能具象化处理、交互设计和排版布局等，使客户更直观的可以看到App的雏形，具有极高的还原度，能够为用户带来更高的体验度。一个完整的App需要一个吸引用户眼球的创意，这就需要产品经理和UI设计师在创意策划上有着独到的见解。

3.需求详细讲解

产品经理会跟项目经理对接需求和原型图UI图，讲解客户的详细需求、功能板块、跳转页面等，项目经理需要细化需求，将这些需求和图片翻译成工程师们能更好理解的语言。接着，项目组会搭配着原型图UI图来召开技术会议，统一进行项目需求讲解。

4.技术标准制定

项目经理在了解清楚整个项目的需求后提供易扩展、可持续迭代的技术框架方案，比如是原生开发还是混合开发、用Java还是PHP、还有第三方选型等。

二：敏捷开发

1.迭代开发计划

在正式进入项目开发之前，项目组会对项目本身进行评估，对研发周期、提测时间、预发布时间点进行初步的判断。接着对项目功能进行分解，把项目需求划分成4-5个节点，比如1号-9号做第一个功能模块，10号-15号做第二个功能模块……项目组把迭代开发计划发给客户确认后，就开始按着这个计划做节点研发了。

2.节点研发

按照需求分析整理出来的功能数据处理情况，项目组会建立合理的数据库表结构，优化数据算法，提升数据的处理效率，保证后期App使用过程中数据的安全性、准确性、稳定性和及时性。

一个完整的App项目一般包含以下几个模块：

（1）服务器端：编写接口协议文档，服务器环境架设（国内一般都是用阿里云服务器，国外一般用亚马逊），设计数据库和编写API接口，业务功能实现及接口封装、管理后台的开发。

（2）App端：根据UI设计图进行界面开发，UI开发完成后对接服务器接口，通过服务端接口获取数据，编写功能上的逻辑代码。

（3）Web管理端：根据前端的业务逻辑，后台会有相应的功能与之匹配，同样需要编写功能上的逻辑代码。

在项目研发阶段，项目经理进行技术攻关，流程助理同时跟踪进度，项目组也会每周向客户进行开发进度汇报，并协助客户申请软著。

3.单元测试

以前的开发流程就是工程师从头写到尾，把App功能全部开发完成后再进行系统测试，这样就很容易出现以下几个问题：修改了一处bug却在另一处地方引发了新的bug、扩展新功能的同时导致旧代码出现bug等等，这个时候就需要引入单元测试。

单元测试简单来说就是工程师做一个节点研发，测试工程师就测试一个节点，这样就能够清晰的知道是否破坏了老的业务逻辑，容易排除掉一些非常低级的错误，大大减少回归出错的可能性和调试的时间，提高代码质量。

4.系统测试

App功能开发完成之后，测试人员会对整个项目进行系统性测试。而完成项目测试调试最重要的环节是问题的管理，追踪各个bug的进度以及状态，包括指派给谁、优先级、修复状态等，以便有质量地完成问题的处理。

产品面向的平台多机型同步测试，包括：App内容测试、App性能测试、App功能测试、App视觉测试，对BUG调试修复。测试合格，确认没有bug后与客户进行沟通，开始验收，再由客户进行测试，提出修改意见。

中期

三：上线交付

01用户体验测试

喜望软件在2018年新设了一个“创新性人才岗位”——用户体验官，这是移动互联网行业首创的“从功能试错服务到运营实践服务”。

用户体验官的工作就是用户体验测试，从用户体验、产品、易用性、颜值、App设计还原度等多个维度进行体验性测试，并通过后台上传真实的前期种子数据，让整个App的内容很丰满，互动性强。用户体验测试是从项目本身的用户群体和运营逻辑来帮助客户打造好整个App的调性。

02部署上线

在代码开发和测试完成后，就进入了后期上线的阶段。

（1）部署正式服务器：将数据库、后台系统部署到正式的服务器上面，并录入正式的上线数据到app系统后台。

（2）准备上架相关的资料：如软件著作权、应用说明、App界面截图和打包版等。

（3）发布App应用到市场：根据App端口选择发布iOS或Android应用市场。

①Android：涉及的应用市场很多，主流市场是腾讯应用宝、手机百度助手、360手机助手、91手机助手，不同的应用市场的受众属性和流量会有所不同，需要根据客户需求和项目实际情况来选择。一般来说，1-2个工作日就可以通过审核上线。

②iOS：发布到App Store，提交后一般最快都需要5个工作日左右才可以通过审核上架。因为App Store审核比较严格，比如是否符合最新的上架要求、是否涉及到虚拟货币、是否支持最新环境等很多问题都会决定审核能否通过。

但有可能会遇到这种情况：比如某App存在3个导致不通过的问题，App Store只要找到其中一个问题就不会通过，不会把3个问题都找出来告诉你为什么拒绝，所以如果经验不足，上架N次花费几个月都是很有可能的。

③发布小程序到微信公众号：需要把小程序发布提交给微信团队审核并上架，一般1-2个工作日就可以通过审核上线。

后期

一：前期维护

一般的App开发完后都需要进行维护，即便是已经达到相对稳定的阶段，也可能随着手机系统的升级或长时间的使用等，出现一些小问题或隐藏得比较深的bug。

一个项目正式上线运营了3个月左右的时候就已经清楚了整体的运营模式和部分功能欠缺，接下来想要继续运营app就需要迭代开发、优化功能模块。

在此期间，喜望软件会解答客户的疑问、指导软件的使用和内容的上传等事项，以及修复程序Bug、突发情况发生后紧急维修等。

二：定制更新

在App投放到市场后，会得到用户以及市场本身的一些反馈，从而知道该如何修正或者调整运营策略，当目前系统的功能无法满足项目需求时，就需要规划新一版本功能的迭代问题了，也就是开发项目2.0。

喜望软件会帮助客户进行定制更新，也就是继续App开发前期“前期”所做的工作：需求沟通、可行性分析、功能流程梳理以及量身定制实施方案。

这个迭代方案一般根据以下2点进行制定：

①未完善的BUG

比如上线后的App在运营过程发现的一些BUG，或者逻辑错误的一些地方，如果我们想要修复这些逻辑错误问题和功能BUG，就必须进行App的迭代。

②App数据分析

数据是极其重要的衡量标准，通过分析App的投放资源、用户激活率、转化率、留存率和用户进入使用不同功能的占比、各个环节的流失，寻找对App体验影响较大的指标，分析自查功能设计上的优劣，以便进行功能上的版本迭代。

三：迭代开发

同样的，当项目进行迭代开发时，也会重新经历“中期”的全部过程，包含产品设计、敏捷开发和上线交付等所有的产品生命周期。

3、加入bat的PHP程序员需要具备那些技能？

首先给你一张PHP进阶架构师路线图。BAT 高级PHP工程师必学技能

以上是一套完整的PHP系统学习进阶架构师技能，基本都是1-5年PHP开发者必学技能，深度对标大厂标准，为PHP开发者增值涨薪！！！

能具备以上技术能力的PHPer绝对可以从一个Coder逐步走向CTO或是架构师，那能力不足的PHPer该怎么去学习呢？我特地为大家准备了一套精品PHP架构师进阶路线，保证你学了以后保证薪资上升一个台阶。需要可关注本头条号，并且发送私信：PHP

4、我们常见的提交方式有哪些？

WEB安全之SQL注入

引言：

在开发网站的时候，出于安全考虑，需要过滤从页面传递过来的字符。通常，用户可以通过以下接口调用数据库的内容：URL地址栏、登陆界面、留言板、搜索框等。这往往给骇客留下了可乘之机。轻则数据遭到泄露，重则服务器被拿下。

1、SQL注入步骤

a)寻找注入点，构造特殊的语句

传入SQL语句可控参数分为两类 1. 数字类型，参数不用被引号括起来，如 2. 其他类型，参数要被引号扩起来,如

b)用户构造SQL语句(如：'or 1=1#；admin'#（这个注入又称PHP的万能密码，是已知用户名的情况下，可绕过输入密码）以后再做解释)

c)将SQL语句发送给DBMS数据库

d)DBMS收到返回的结果，并将该请求解释成机器代码指令，执行必要得到操作

e)DBMS接受返回结果，处理后，返回给用户

因为用户构造了特殊的SQL语句，必定返回特殊的结果(只要你的SQL语句够灵活)

下面，我通过一个实例具体来演示下SQL注入 二、SQL注入实例详解(以上测试均假设服务器未开启magic_quote_gpc)

1) 前期准备工作 先来演示通过SQL注入漏洞，登入后台管理员界面 首先，创建一张试验用的数据表：

CREATE TABLE `users` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(64) NOT NULL, `password` varchar(64) NOT NULL, `email` varchar(64) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `username` (`username`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=latin1;

添加一条记录用于测试：

INSERT INTO users (username,password,email)VALUES('MarcoFly',md5('test'),'marcofly@test.com');

接下来，贴上登入界面的源代码

<html><head><title>Sql注入演示</title><meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8"></head><body ><form action="validate.php" method="post"><fieldset ><legend>Sql注入演示</legend><table><tr><td>用户名：</td><td><input type="text" name="username"></td></tr><tr><td>密 码：</td><td><input type="text" name="password"></td></tr><tr><td><input type="submit" value="提交"></td><td><input type="reset" value="重置"></td></tr></table></fieldset></form></body></html>

附上效果图：

当用户点击提交按钮的时候，将会把表单数据提交给validate.php页面，validate.php页面用来判断用户输入的用户名和密码有没有都符合要求（这一步至关重要，也往往是SQL漏洞所在）

! <!--前台和后台对接--><html><head><title>登录验证</title><meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8"></head><body><?php $conn=@mysql_connect("localhost",'root','') or die("数据库连接失败！");; mysql_select_db("injection",$conn) or die("您要选择的数据库不存在"); $name=$_POST['username']; $pwd=$_POST['password']; $sql="select * from users where username='$name' and password='$pwd'"; $query=mysql_query($sql); $arr=mysql_fetch_array($query);if(is_array($arr)){ header("Location:manager.php"); }else{ echo "您的用户名或密码输入有误，<a href=\"Login.php\">请重新登录！</a>"; } ?></body></html>

注意到了没有，我们直接将用户提交过来的数据(用户名和密码)直接拿去执行，并没有实现进行特殊字符过滤，待会你们将明白，这是致命的。 代码分析：如果，用户名和密码都匹配成功的话，将跳转到管理员操作界面(manager.php)，不成功，则给出友好提示信息。 登录成功的界面：

登录失败的提示：

到这里，前期工作已经做好了，接下来将展开我们的重头戏：SQL注入

2) 构造SQL语句 填好正确的用户名(marcofly)和密码(test)后，点击提交，将会返回给我们“欢迎管理员”的界面。 因为根据我们提交的用户名和密码被合成到SQL查询语句当中之后是这样的： select * from users where username='marcofly' and password=md5('test') 很明显，用户名和密码都和我们之前给出的一样，肯定能够成功登陆。但是，如果我们输入一个错误的用户名或密码呢？很明显，肯定登入不了吧。恩，正常情况下是如此，但是对于有SQL注入漏洞的网站来说，只要构造个特殊的“字符串”，照样能够成功登录。

比如：在用户名输入框中输入:' or 1=1#,密码随便输入，这时候的合成后的SQL查询语句为： select * from users where username='' or 1=1#' and password=md5('') 语义分析：“#”在mysql中是注释符，这样井号后面的内容将被mysql视为注释内容，这样就不会去执行了，换句话说，以下的两句sql语句等价：

select * from users where username='' or 1=1#' and password=md5('')

等价于

select* from users where usrername='' or 1=1

因为1=1永远是都是成立的，即where子句总是为真，将该sql进一步简化之后，等价于如下select语句：

select * from users 没错，该sql语句的作用是检索users表中的所有字段

上面是一种输入方法，这里再介绍一种注入的方法，这个方法又称PHP的万能密码

我们再已知用户名的条件下，可以不能密码即可登入，假设用户名：admin

构造语句：

select * from users where username='admin'#' and password=md5('')

等价于

select * from users where username='admin'

这样即可不能输入密码登入上去的。

数据库就会错认为不用用户名既可以登入，绕过后台的验证，已到达注入的目的。

同样利用了SQL语法的漏洞。

看到了吧，一个经构造后的sql语句竟有如此可怕的破坏力，相信你看到这后，开始对sql注入有了一个理性的认识了吧~ 没错，SQL注入就是这么容易。但是，要根据实际情况构造灵活的sql语句却不是那么容易的。有了基础之后，自己再去慢慢摸索吧。 有没有想过，如果经由后台登录窗口提交的数据都被管理员过滤掉特殊字符之后呢？这样的话，我们的万能用户名' or 1=1#就无法使用了。但这并不是说我们就毫无对策，要知道用户和数据库打交道的途径不止这一条。

5、php中table的意思？

表格的意思，table是前端html混合编译器使用的混合编码，现在不常用， 有的框架实例化为对象，如 thinkphp中table标签填写对应的操作表