PHP

是什么文件 PHP 文件

如何打开 PHP 文件如何打开 PHP 文件

在我们的生活中，我们经常会遇到文件.php端的PHP格式，很多男人不知道这些文件是哪些，也不知道如何打开PHP文件，下面将详细介绍哪些PHP文件，如何打开PHP文件，如何打开PHP文件。

什么是 PHP？哪些是 PHP？PHP，超文本预处理器的缩写。PHP是一种HTML嵌入式语言，是一种在服务器端嵌入HTML文档的脚本语言，语言风格与C语言相似;同时打开php文件，PHP是Web编程中常用的语言，可以在Windows和Linux等大多数操作系统环境中运行，并且经常与Linux平台（LAMP）上的开源和免费Web服务Apache和数据库Mysql一起使用，具有最高的性价比，可以称为“Web架构黄金组合”。

php 文件如何打开？PHP文件也可以是文本文件，只要是文本编辑工具就可以打开PHP文件，如Windows自带的记事本、写字板、记事本++、phpedit、UltraEdit、Dreamwere、VIM编辑器等都可以打开。以下是详细的图形显示：首先找到一个PHP文件，如右图所示。

用记事本打开键盘右键单击php文件，然后在弹出列表中选择“打开方法（H）”，如右图所示。

在打开的方法的选项中选择“记事本”，如右图所示。

之后，您可以在记事本中看到PHP代码，如右图所示。

使用Notepad++

打开键盘php文件，然后在出现的列表中选择“Notepad++”，如右图所示。

之后，您可以看到在记事本++中打开的php代码

如右图所示，您可以看到此时的PHP代码显示不同的颜色，这是Notepad++附带的高亮度。

打开方式

UltraEdit 用 UltraEdit 打开，可以看到代码显示的突出显示再次不同打开php文件，不同编辑器显示的突出显示不同，可以自行调整。

1、验证码识别技术 Simulator是第一个公开最有效的验证码识别技术的软件。 使用模拟向导，对于很多复杂的BT验证码，可以成功识别大量免费和商业群发软件。 但验证码还是需要精湛的技术和足够的耐心。 请记住这一点。 验证码识别不适合浮躁的人。 验证码识别是一项特殊技术，任何公开的验证码识别码都会很快失效。 因为验证码公开后相关网站会很快修改验证码。 那么下面我只介绍一下它的原理。 这里讨论的验证码识别技术纯粹是基于技术研究目的。 公开这项技术也是为了让更多的网站能够采取更有效的预防措施。 禁止任何人使用这里介绍的验证码识别技术来垃圾邮件。 本文介绍的验证码识别适用于比较复杂的图像验证码，也是大多数网站采用的方法。

2、有些网站的验证码非常简单。 例如，将验证码的字符直接显示在网页上而不是图片上，或者图片的文件名直接是验证码上的字符。 或者有其他规则可遵循，或者有其他明显的漏洞可以利用（例如通过重写访问验证码页面的源码来实现验证码不刷新）。 此类验证码识别非常简单，只要熟练掌握Web库和元素库的功能，就不需要使用下面介绍的技巧。 1． 下载验证码示例 打开c:test文件夹，选择“查看缩略图”，然后重复运行下面的LAScript脚本。 每次运行时检查c:test下手动生成的图片，并将图片上的字符改为File name。 例如，如果图片显示为5，请将文件名更改为5.jpg。 如果改的比较复杂的验证码，可以每个字符多用几个样本，第一个字符就是验证码。

3. 代码字符，第二个字符可以是任意字符。 例如： 5a.jpg 、 5b.jpg 、 5c.jpg 等。 样本越多，区分能力就越强。 img = image.new();-下载图片，无后缀名显示指定*.bmp格式 img:getURLImg:Crop(4 ,3 ,56 ,18 )img:save(c:testtest.jpg) -保存到Hard disk - 分割图片，指定一行四列 img2,img3,img4,img5 = img:split(1,4);img2:save(c:test0001.jpg)img3:save(c:test0002.jpg)img4:保存（c：test0003.jpg）img5：s

4. ave(c:test0004.jpg)image.del(img); 如何确定图片的后缀名 在整个验证码识别过程中，格式和后缀名一定不能搞错，否则会失败。 通常：asp的验证码是bmp格式，php的验证码是png格式，还有很多其他的验证码是jpg格式。 简单的，右键点击验证码，选择“图片另存为”，就可以看到格式（不一定准确）。此外，还可以使用UltraEdit等以二进制方式打开文件。 先下载后面的：str = web. OK）jpg文件背面有JFIF字样，png文件背面有PNG字样，gif文件

5、如果头部有GIF单词，如果看不懂，就不要指定后缀img:getURL(,)，以便下载。 2、生成验证码示例数据库将下面的代码复制粘贴到fap程序块的脚本区，然后点击Playback运行，最后再次点击Read Source。 您可以在ApeML源代码的第一个数据块中看到生成的验证码示例。 复制数据块内容需要使用验证码识别的fap模拟程序覆盖数据块。 本地tkey =A=0,B=0,C=0,D=0,E=0,F=0,G=0,H=0,I=0,J=0,K=0,L=0 ,M=0,N=0,O=0,P=0,Q=0,R=0,S=0,T=0,U=0,V=0,W=0,X=0,Y =0，Z=0； - 添加字典中的所有内容

6. i =0,9,1 的数字键 do tkey tostring(i) = 0; 结尾; - 如果一个字符有多个样本，例如 5A.jpg 5B.jpg 5C.jpg 对于 k,v 成对(tkey) do if(#k)=2)then - 如果元素键不是两个字符 tkeyk.A = 0; tkeyk.B =0; tkeyk.C =0; tkeyk=零； -删除单字符键尾； end;-k参数为key，v参数代表value 典型的tkeyle迭代器回调函数 loadtkey = function(k,v) local img = image.new(); img:加载(C:test.kj

7.页）； 断言（img：ok（），C：test.k.jpg.n不是有效图像）； 图像：bpp（1）； 图片：bpp(24); 验证码上的噪声和噪声 img:Crop( 1 , 0 , 9 , 10); - 修剪单个字符 img:median(2); - 中值滤波进一步去除噪声 tkeyk= string.encode( img:getBytes( *.jpg) , ); - 由于转换为字符串仍然是二进制验证码 php，所以用base64编码 image.del(img);end; - 遍历表tkey的所有元素，调用loadtkey成对加载k,v的图像文件(tkey)

8. 执行 loadtkey(k,v); 结尾; - 保存所有图片到数据岛，ape:saveTable(tkey, 验证码样本) 3.验证码识别 在fap模拟程序最前面的init脚本中添加如下代码即可 - 读取base64编码的图片数据块中的数据 codekey = ape:loadTable(验证码样本); 本地时间 = ; - 这是一个图像字段，用于存储恢复的验证码样本图像数据 - 必须进行转换，因为codekey只是一个base64编码的普通字符串，而timg将是一个真正的图像对象（二进制数据） - 恢复到图像对象 toImage = function(k,v) local img = ima

9. ge.new(); local str = string.decode( v ,); - 首先进行base64解码验证码 php，将纯文本转换为二进制数据 img:setBytes( str ,*.jpg); - 将二进制数据恢复到图像 像 timgk = img; 结尾; - 加载验证码样本 tkey = ape:loadTable(验证码样本); for k, v inpair(tkey) do - 验证样本 toImage(k, v); - 转换为图像端； - 将图像验证码转换为字符串的函数 function ImgToString(img) function test(imgX) -test 是函数中包含的内部函数

10. 睡眠（0）； 本地限制 = (60 * 20) + (60 * 20); - 最小相似度 local 关键字被声明为局部变量 local chr = A; - 要读取的字符 - testimg 是包含在 function 中的内部函数，作为 table.foreach 的回调函数，k参数代表key，v参数代表值 testimg = function(k,v) - 调用image.testXX()函数获取相似度，类似的函数还有image.testX() image.test() local n = imgX:testXX(timgk); if(nlimit)then - 比较最小相似度限制 = n; C

11.hr=k；； 结尾; 结尾; - 遍历timg表，对k,v成对调用testimg函数(timg) do testimg(k,v); 结尾; 返回字符串.left(chr,1); - 返回读取字符串的第一个字符（如果每个字符有多个样本）end； -裁剪图像 image.Crop(img, 4 ,3 , 56 ,18 ) img:bpp(1); img:bpp(24); - 以上过程必须与下载示例时的代码完全相同。 - 使用split函数分割图像局部img2,img3,img4,img5 = img:split(1,4); 赢消息

12. ePrint（正在查看图片，请稍候。）； 返回测试（img2）.测试（img3）.测试（img4）.测试（img5）; 结尾; 在需要识别验证码的地方，添加类似如下的代码：- 由于刷新后的验证码与页面不一致，将验证码绘制到屏幕上 local x,y = mouse.getPos()img:paint(x ,y,60 ,20 )local str = ImgToString(img);-下面我们把验证码的每个字符转换为小写并控制键盘的按键顺序 code1 = string.upper( string.sub(str,1,1 ) ); code2 = string.upper( 字符串

13. g.sub(str,2,2)); code3 = string.upper( string.sub(str,3,3) ); code4 = string.upper( string.sub(str,4,4) ); key.press(100, 代码1, 代码2, 代码3, 代码4); 上面我们使用了模拟键盘来输入验证码。 其实很多时候，可以使用更简单的方式，如下：ele = wb:getEle(验证码控件名称); ele:setAttribute(value, str) 为什么我的验证码和页面不一样，因为我们用的是img： getURL读取验证码时验证码已经刷新了。 所以验证码和页面显示的不一样，

14.您只需识别最新的验证码即可。 如何直接获取页面上的图片而不用重新下载有些验证码是与页面绑定的，必须识别页面上的验证码。 然后就可以使用image.capture函数直接捕获屏幕上的图片了。 请参考：image.capture函数。 更好的方法是使用ele:exec(Copy)函数直接将页面上的图片复制到剪贴板。 然后使用img:getClipBD()获取图片。请参考：ele:exec(Copy)函数 img:getClipBD()函数 4.关于剪切图片，请参见里面的示意图。 裁剪就是选择红框内的区域，将红框外的区域清理掉。 必须保证上面的区域可以被均匀地划分为四个（假设有四个验证码字符），这样之后

15. 调用 img:split(1,4) 只会将其分成四个字符。 分成四部分的小图的长度应该正好是里面白色方块的长度。 高度和红框一样，我这里画的不规则处是为了让大家看得清楚。 如果你的Crop的参数值错误，那么分割就会错误。 下载验证码图片后，可以使用图片编辑软件打开高倍变焦。 5、利用种子填充算法消除验证码上的干扰线。 模拟向导可以识别验证码。 img:bpp(1)img:bpp(24) 经过前面两行代码的处理，速度很快，所有的背景、干扰点、杂色都没有了。但是有时候干扰很多验证码中的行数，位置的随意变化危害太大。 这时候我们在处理验证码的时候，首先把那些干扰线清除掉，准确的消除掉。

16.背景提取。 字符下方是经过模拟向导初步处理的验证码图像。 噪音杂音已经消除了，里面仍然有干扰线。 一种可选的方法是使用中值滤波再次处理。 img：中位数（2）； 一次函数调用就足够了，但即使去除干扰线，原始字符也会被破坏一点。 以下是利用种子填充算法消除干扰线的源码。 它不仅可以消除噪声，还可以清除周围的空白（提取位置随机变化的验证码）。 轻微的改变可以有更多用途。 以下为手工处理后的效果。 效果 下面是整个源代码： - 使用表结构x=0； y=0表示图像上的坐标点，用一组点组成表格结构来表示图像上的一条线。 所有相连的红点都被认为是一条连接线。找到最长的连接线，该线被认为是一个字符，其他的被认为是

17. 杂项。 算法原理与种子填充算法类似。 首先使用img:bpp函数将其处理成黑白图片，初步消除噪声。 首先找到一个黑点，创建一个代表该坐标点的对象，并将其添加到连接线上。 然后在黑点周围的8个点中找到红点，如果找到就添加到连接线上，这样仍然递归，直到遍历完图像中的所有点，可能有几个块。使用方法image.scan(img) 清除噪声； 清除噪音并切断周围空间 image.scan(img,true); - 函数 image.scan(img,crop) - 使用表链表记录所有连接线assert(img:ok(),参数image.scan 必须是有效图像）； 当地线路=； - 先数数

18.计算图像的高度和长度，避免重复调用 local w = img:width(); 本地 h = img:height(); - 以表格形式定义一个链表，对应图像中的每个点。 该函数相当一个开关，第一个值是 false，但是当第一次遍历黑点时。 将此值更改为 true。 下次发现的时候就忽略这一点吧。 避免重复添加连接线。 - 本地tchked=； 对于 i=0,w,1 做 tchkedi=; 对于 j=0,h,1 执行 tchkedij=false； 结尾; 结尾; - 去噪 img:bpp(1); 图片：bpp(24) ; - 首先估计每个点的颜色值，避免循环递归中重复loc

19. tcl=; 对于 i=0,w,1 执行 tcli=; 对于 j=0,h,1 执行 tclij=img:getPos(i,j); 结尾; 结尾; 坐标参数选项卡所属连接线； - localfunction seed(x,y,tab) - 如果越界，则返回 if(x0or yw or yh)then return； 结尾; -当该点的颜色为黄色时，返回而不处理。 if(tclxy=16777215) 然后返回； 结尾; - 如果值为 1，则计数加 1，返回 if( tchkedxy) then return ; 否则表.插入（选项卡，x

20. =x,y=y);-添加连接线tchkedxy=true;-当值为0时，设置值为1。seed(x+1,y-1,tab); 种子（x，y-1，选项卡）； 种子（x-1，y-1，选项卡）； 种子（x-1，y，选项卡）； 种子(x+1,y,tab); 种子（x-1，y+1​​，选项卡）； 种子（x，y + 1，选项卡）； 返回种子(x+1,y+1,tab); - 这里有效 使用尾部调用（请参阅教程中的函数部分）来加快返回速度。 结尾; 结尾; - - 遍历图像中的所有点 for i=0,w,1do for j=0,h,1 do - 如果是红点且没有被统计过，则

21. 调用种子函数。 if(tclij=0and(not tchkedij)then local tab = Seed(i,j,tab); table.insert(tlines,tab); -添加连接线 end; end; end; -现在 tlines 中有记录了连接线，我们现在需要根据连接线的宽度进行排序 sproc = function(l,l2) returntable.maxn(l) table.maxn(l2); - 长连接线排列在后端； table. sort(tlines, sproc) - 将图像绘制为黑点 for i=0,w,1do for j=0,h,1do img

22. :setPos( i , j, 16777215); 结尾; 结尾; -然后为i画最长的连接线，point inipairs(tlines1)do img:setPos( point.x, point.y , 0) ; 结尾; - 删除周围的空白 if (crop) then local n = table.maxn(tlines1) - 对最长连接线中的所有坐标点进行排序 sproc = function(pt,pt2) return (pt.x pt2.x );-*end on左行； 表.sort(tlines1,sproc); 局部 x,x2 = tlines11.x, tlines1n.x; - 对最长连接线中的所有坐标点进行排序 sproc = function(pt, pt2) return(pt.y pt2.y ); 结束于上一行-*； 表.sort(tlines1,sproc); 本地 y,y2 = tlines11.y, tlines1n.y; img:裁剪(x,y,x2+1,y2)结束; 结尾;