php引入数据格式,php引入数据格式是什么

PHP 用PHPExcel往数据库导入大量数据

1、首先我们准备一个含有数据的Excel表格，表头和数据表中的表字段相对应。

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2、在ThinkPHP中引入PHPExcel类库。

3、然后我们编写导入的PHP代码。

4、然后我们编写导出的PHP代码。

5、然后我们进行导出测试发现可以导出即可。

php中如何导入导出CSV格式的文件

php导入CSV文件：

$line_number = 0;

$handle = fopen("1.xls","r");

while ($data = fgetcsv ($handle, 100000, ",")) {

if($line_number == 0){

$line_number++;

continue;

}

//z这样就可以去掉表头的那一行

for ($i = 0; $i count($data); $i++) {

$ziduan = $data[$i];

}

}

2.php导出CSV文件

header( "Cache-Control: public" );

header( "Pragma: public" );

header("Content-type:application/vnd.ms-excel");

header("Content-Disposition:attachment;filename=txxx.csv");

header('Content-Type:APPLICATION/OCTET-STREAM');

ob_start();

$header_str =  iconv("utf-8",'gbk',"信息id,标题,名称,电话,QQ,Email,内容,时间\n");

$file_str="";

$mysqli= new mysqli('localhost','root','','test');

if (mysqli_connect_errno()) {

printf("Connect failed: %s\n", mysqli_connect_error());

exit();

}

$sql='select *  from messages';

$mysqli-query("set names utf8 ;");

$result=$mysqli-query($sql);

if($result){

while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)){

$file_str.= $row['id'].','.$row['title'].','.$row['name'].','."'{$row['telephone']}'".','.$row['qq'].','.$row['email'].','.str_ireplace(',','，',$row['content']).','.$row['retime']."\n";

}

}else{

echo "nonono!!!";

}

$file_str=  iconv("utf-8",'gbk',$file_str);

ob_end_clean();

echo $header_str;

echo $file_str;

?

php的几种常用的数据交换格式

序列化(serialize)、变量、xml、json是PHP常见的4种文本数据交换形式。

一、序列化与反序列化

使用serialize与unserialize将可以将任何数据类型（除了资源），格式成文本数据格式，是php内置的，使用最方便，可以原汁原味将数据、对象等保存与恢复再用。

好处：使用方便，支持好。

不好：没有通用性只有php能够支持，文本化体积大。

可能：速度可能会慢。

二、变量

将数据写成标准的PHP赋值语句存放在文本文件中，在程序执行过程中包含进来，通过执行赋值的操作来恢复变量。discuz经常使用这种方式做为数据的缓存。

好处：直观。

不好：没有通用性只有php能够支持；使用不方便，需要自己将数据转化成赋值语句；变量的接收方式也不够灵活。

可能：速度会快些，与序列化相比存储体积小。

三、xml

将数据格式化成xml存储与解析。

好处：通用性强，可以与其它程序语言的数据交换；php已经有内置的函数支持。

不好：文本化的体积大；格式化与反解效率低。

四、json

也是类似于xml的一种文本型数据交换格式。是一种为解决xml浏览器数据交换复杂而出现一种新的数据格式。

好处：通用性强，目前主流的语言已经内置支持了，5.2(具体请查手册)版本已经内置支持。php5以后使用很方便，使用方便与序列化类似。与xml相比有更好的兼容性、效率高，尤其是对于浏览器。而数据格式体积很小。

可能：效率问题，尤其是解析的效率问题。