WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Передача переменной Smarty в параметры объекта

Я использую движок Smarty и хочу передать переменную Smarty в аргумент объекта.

Мой index.php:

<?php 
$smarty = new Smarty;
$smarty->registerObject('articles',$articles);

if (isset($_GET['task'])){
    $smarty->assign('articleid',$_GET['id']);
}

Мой класс для редактирования статьи:

   public function editArticle($id) {

       // database connection
       $conn = parent::Db();
       $q = $conn->prepare('SELECT * FROM articles WHERE id = :id ');
       $q->execute(array(':id'=> $id ));
       $results = $q->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC); 
       ....
   }

Мне нужен id для моей функции и моего tpl:

{if isset($smarty.get.task) && $smarty.get.task eq articleedit} 
<div class="box">
    <div class="box-header"> <h3 class="box-title">Bordered Table</h3></div>
    <div class="box-body">

            {articles->editArticle p1=$articleid }

    </div>
</div>
{/if}

Как я могу передать аргумент моему объекту? Я прочитал документ Smarty, и он предложил эту строку:

{articles->editArticle p1=$articleid }

но не работает для меня.


Ответы:


1

В PHP вы должны сделать:

$smarty->registerObject('articles',$articles);

В Smarty вы должны сделать:

{articles->editArticle($articleId)} 

Если это не работает, вам следует добавить больше кода, как вы присваивали переменную Smarty.

16.05.2014
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]