php随机数

php随机数相关知识

• PHP生成随机数的函数(代码示例)

  介绍：在早期的php中生成一个随机字符串时，总是先创建一个字符池，然后用一个循环和mt_rand()或rand()生成php随机数，从字符池中随机选取字符，最后拼凑出需要的长度。用PHP生成随机数的函数，供大家学习参考。介绍：在早期的php中生成一个随机字符串时，总是先创建一个字符池，然后用一个循环和mt_rand()或rand()生成php随机数，从字符池中随机选取字符，最后拼凑出需要的长度。<?phpfunction randomkeys($length){$pattern = ‘1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLOMNOPQRSTUVWXYZ,./<>?;#:@~[]{}-_=+)(*&^%___FCKpd___0pound;”!’; //字符池for($i=0;$i<$length;$i++){$key .= $pattern{mt_rand(0,35)}; //生成php随机数}ret
• PHP时间戳函数

  PHP语言中的函数有许多种，各种应用方式不同，实现的功能也不尽相同。我们在本文种为大家总结了PHP时间戳函数，希望能作为参考学习对象。探讨PHP动态图像创建技巧PHP获取随机数经验之谈如何正确运用PHP随机数类探讨PHP函数mt_srand使用技巧分享PHP加密扩展库Mcrypt安装及应用技巧一，PHP时间戳函数获取指定日期的unix时间戳 strtotime(”2009-1-22″) 示例如下：echo strtotime(”2009-1-22″) 结果：1232553600说明：返回2009年1月22日0点0分0秒时间戳二，PHP时间戳函数获取英文文本日期时间 示例如下：便于比较，使用date将当时间戳与指定时间戳转换成系统时间(1)打印明天此时的时间戳strtotime(”+1 day”)当前时间：echo date(”Y-m-d H:i:s”,time()) 结果：2009-01-22 09:40:25指定时间：echo date(”Y-m-d H:i:s”,strtotime(”+1
• PHP时间戳函数

  PHP语言中的函数有许多种，各种应用方式不同，实现的功能也不尽相同。我们在本文种为大家总结了PHP时间戳函数，希望能作为参考学习对象。探讨PHP动态图像创建技巧PHP获取随机数经验之谈如何正确运用PHP随机数类探讨PHP函数mt_srand使用技巧分享PHP加密扩展库Mcrypt安装及应用技巧一，PHP时间戳函数获取指定日期的unix时间戳 strtotime(”2009-1-22″) 示例如下：echo strtotime(”2009-1-22″) 结果：1232553600说明：返回2009年1月22日0点0分0秒时间戳二，PHP时间戳函数获取英文文本日期时间 示例如下：便于比较，使用date将当时间戳与指定时间戳转换成系统时间(1)打印明天此时的时间戳strtotime(”+1 day”)当前时间：echo date(”Y-m-d H:i:s”,time()) 结果：2009-01-22 09:40:25指定时间：echo date(”Y-m-d H:i:s”,strtotime(”+1
• php 随机显示图片的函数代码

  发布：thatboy   来源：Net     【大中小】本文分享一个php实现的随机显示图片的函数，可以将指定文件夹中存放的图片随机地显示出来。本节主要内容：介绍一个随机显示图片的php函数，多用于博客的展示窗、照片的随机展示等。在看实例之前，为大家分享下php中生成随机数的几篇文章：php生成随机数字和字母php生成随机密码的范例php生成随机码的代码用PHP生成随机数的函数php生成随机数的例子有了以上的基础，理解如下的php自定义函数，就不难了。编辑推荐：php 随机显示图片的例子例子：复制代码代码示例:<?php/*** 功能：随机显示图片* Filename  : img.php* Usage:*             <img src=img.php>*             <img src=i

php随机数相关课程

• PHP开发晋升课程 BAT资深工程师解析Tp5+Tp6底层源码 为解决大家对于TP框架底层源码的学习问题。singwa老师在本门课程为大家一步步分析ThinkPHP的底层源码，在分析的过程中，逐步提升技术水平。轻松应对不同的TP版本和不同的框架，掌握课程所授内容，可基本达到百度T5的水平。

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php随机数相关教程

• Numpy 随机数 numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成符合多种概率分布的样本值的函数。这一小节将详述如何用 Numpy 快速创建随机数矩阵。
• 7. 在配置文件中使用随机数 配置文件中使用随机数也是比较常见的场景，尤其启动多个客户端时，希望指定一个启动端口的范围，例如 10 - 20 ，可配置如下：实例：# 配置端口为1-20间的随机数server.port=${random.int[10,20]}这样我可以连续启动四个客户端，启动端口分别是 12 、 13 、 17 、 19 ，可见是随机的，而且在我指定的范围内波动。
• 5.后台处理新增数据 在上述的 execute 方法中，可以实例化一个模型类，然后循环插入数据来模拟自定义命令行来处理新增数据： protected function execute(Input $input, Output $output) { // 指令输出 $names = ["赵雷","孙空","钱学","王五","张红","李亮"]; for ($i = 0;$i < 200000;$i++){ $student = new StudentModel(); $student->name = $names[mt_rand(0,5)]; $student->age = mt_rand(18,25); $student->id_number = "42011720040506".mt_rand(1000,9999); $student->created_at = time(); $student->save(); } $output->writeln('执行完成'); }如下图所示：Tips： 上图内容表示使用命令向学生表插入 20 万条随机学生数据。再次执行 php think test 命令之后会消耗比较长的时间，耐心等待之后数据库数据如下图所示：Tips： 可以看到使用命令行后台处理数据是不会超时停止的，这是由于使用的是 php 的 CLI 模式。
• 2. 伪装成随机浏览器 我们来看看 Scrapy 给我们提供的、用于伪装 User-Agent 字段的中间件：UserAgentMiddleware 。其定义位于 scrapy/downloadermiddlewares/useragent.py 文件中，我们来看看其具体内容：class UserAgentMiddleware: """This middleware allows spiders to override the user_agent""" def __init__(self, user_agent='Scrapy'): self.user_agent = user_agent @classmethod def from_crawler(cls, crawler): o = cls(crawler.settings['USER_AGENT']) crawler.signals.connect(o.spider_opened, signal=signals.spider_opened) return o def spider_opened(self, spider): self.user_agent = getattr(spider, 'user_agent', self.user_agent) def process_request(self, request, spider): if self.user_agent: request.headers.setdefault(b'User-Agent', self.user_agent)从上面的代码我们可以看到，该中间件会从 settings.py 中取得 USER_AGENT 参数值， 然后进行实例化：o = cls(crawler.settings['USER_AGENT'])在处理请求的核心方法 process_request() 会将该值赋给请求头中的 User-Agent 字段。注意该中间件属于下载中间件，在 Scrapy 中默认被启用，如下图所示：我们来看看如何在这个中间件的基础上实现随机的 User-Agent 请求：编写一个基于 UserAgentMiddleware 的中间件类，可以放到 scrapy 项目的 middlewares.py 文件中。这里我们使用 fake-useragent 模块来帮我们生成各种各样的 user-agent 值，这样避免我们手工维护一个 user-agent 的值列表。该模块的使用非常简单：(scrapy-test) [root@server china_pub]# python Python 3.8.1 (default, Dec 24 2019, 17:04:00) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39)] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> from fake_useragent import UserAgent>>> ua = UserAgent()>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2062.124 Safari/537.36'>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2049.0 Safari/537.36'>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1464.0 Safari/537.36'>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; rv:21.0) Gecko/20130326 Firefox/21.0'>>> 注意：使用这个模块需要联网，根据相应的版本要请求网站的相应接口，获取相应数据。例如我这里的版本是0.1.11，于是请求的 URL 及其接口数据如下：来看我们自定义的中间件代码如下：# 写入位置：scrapy项目的middlewares.py文件中from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddlewarefrom fake_useragent import UserAgent# ...class MyUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware): def process_request(self, request, spider): ua = UserAgent() user_agent = ua.random if user_agent: request.headers.setdefault(b'User-Agent', user_agent) return None另外，我们这里继承了 UserAgentMiddleware 中间件，那么原来的这个中间件就失去了意义、因此，在 settings.py 中，我们要启用新的设置 User-Agent 的中间件且关闭原来的中间件：# 代码位置：scrapy项目的settings.py文件中DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { '项目名称.middlewares.MyUserAgentMiddleware': 500, 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,}
• 1.1 numpy.random.rand 函数 numpy.random.rand 函数通常用来创建一个服从 “0~1” 均匀分布的随机浮点数（组），随机样本取值范围是[0,1)。函数调用方法如下：numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)构造函数接受的参数详解如下：参数描述d0, d1, …, dn表征生成数组的维数，若不指定则默认返回一个浮点数。案例最简单的情况，当不指定任何参数的时候，生成 0-1 之间的随机浮点数：np.random.rand()Out: 0.014109814461294223相应地，也可以指定产生一个固定维度的数组，例如希望生成一个指定维度为 3×2，服从 “0-1” 均匀分布的数组，可以用如下语句顺利实现：np.random.rand(3, 2)Out: array([[0.14222306, 0.63311185], [0.01911767, 0.91424813], [0.86915706, 0.23034553]])
• 3. 内存淘汰机制 面试官提问： Redis 的内存淘汰机制有哪些，能枚举说明吗？题目解析：我们需要注意，缓存过期策略和内存淘汰机制是容易混淆的两个概念，两者的目的不同。缓存过期策略：针对过期 Key ，从内存中移除的方式。内存淘汰机制：针对 Redis 内存不足时，业务还在继续往 Redis 追加内容，如何处理已有的内容。在 Redis 的 redis.conf 文件中，我们能找到八种可配置的内存淘汰机制：volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key；allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key；volatile-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，在过期密集的键中，使用 LFU 算法进行删除 key；allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，对所有的 key 执行 LFU 算法筛选过期；volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期的键中，随机删除一个 key；allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，随机删除一个或者多个 key；volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除；noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作直接报错，无法写入。上述算法按照特性可以分为几类：LRU/LFU 算法、随机删除算法、优先淘汰历史数据算法、报错处理算法。在项目中推荐两种 LRU 算法，即如果 Redis 用作持久化数据库，不配置缓存过期时间，采用 allkeys-lru ；如果 Redis 作为缓存数据库，配置了 Key 过期时间，采用 volatile-lru 算法。

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