60%全球互联网网站采用php技术，80%国内互联网网站使用php开发。这些网站包含购物网站，政府企业网站，论坛博客等等。
PHP也是一种服务器端语言。在服务器上，对于从Web客户端发送的请求，准备与请求匹配的数据并将数据发送回客户端。数据将显示在客户端，并将在Web上显示。
目前PHP7+Swoole可以开发大型实时通讯/网络游戏长连接类应用，优势：常驻内存，避免重复加载带来的性能损耗，提升海量性能，协程异步，提高对 I/O 密集型场景并发处理能力
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免费跨平台的代码编辑器有哪些？
分享个开源项目快速开发框架，采用spring cloud alibaba +nacos +vue的 技术栈，实现了大部分
钉钉宜搭的快速开发功能，很值得借鉴下。这是在git上开源的快速开发项目，项目采用微服务为基础的脚手架，包括流程、表单、列表、图表、应用等多个界面化的配置引擎。项目介绍：**JVS的核心目标：**让中小型开发团队过得轻松一点，优化开发团队人力成本高、交付效率低、质量不可控、周期不确定、基础技术投入不足、高端技术支持不够等JVS是面向软件开发团队可以快速实现应用的基础开发框架，采用微服务分布式框架，提供丰富的基础功能，集成众多业务引擎，它灵活性强，界面化配置对开发者友好，底层容器化构建，集合持续化构建。项目标签低代码、微服务、支持SaaS、私有化部署、DevOps、开源项目地址框架前端地址：https://gitee.com/software-minister/jvs-ui框架后端地址：https://gitee.com/software-minister/jvs快速安装地址：JVS/jvs-docker-compose体验地址：http://frame.bctools.cn/#/login登陆可以通过微信扫码登陆，对于配置数据，请各位技术同学手下留情。部署文档https://gitee.com/software-minister/jvs-docker-compose/blob/master/readme.md**物理拓扑：技术文档地址（微信登陆可查看）：技术栈说明：系统部分截图：登陆页面配置化首页系统基础信息设置框架基础功能应用创建列表配置流程配置表单配置图表配置逻辑配置demo环境：http://frame.bctools.cn/#/login开源地址：https://gitee.com/software-minister/jvs如果还有其他的疑问，可以私信怎么学习PHP？
可以报培训班或者通过网络远程课程来学习，目前网上也有众多免费的教程，教程质量良莠不齐，选择的时候一定要有系统的完整学习。
如何自学PHP几乎零基础？
题主想学习编程么？
其实编程并不难，它就和你学习英语一样。
编程语言对于计算机而言，其实就是一门计算机能识别的语言。而php只是众多语言中的一种。
对于计算机编程语言而言，其实就是按照特定语法结构进行定义，并通过特定环境进行编译执行或者解释执行的。而php属于解释执行的这一类。相对而言也会比较简单。如果是初学者，建议先了解下php从编码到运行的全过程。先体会下编程的过程，然后再对过程中不能理解的地方进行百度或咨询有经验的程序员。具体方法与建议如下
学习步骤
1.搭建好php的运行环境
2.写一个hellworld
3.系统的学习语法结构
4.克隆两个开源项目运行并阅读源码并改造其中功能
5.参与两个实战项目，或者编写自己的小网站
学习资源
1.简易教程
runoob.com（入门级够用了）
2.视频教程
自行在bilibili上搜索吧，应该会有一大堆
3.开源社区
github.com
oschina.net
结语:本人是用java的，对php略有了解，学习过程中如有问题敬请咨询。最后祝题主早日学成
该如何学习大数据知识？
偶刚开始学习接触编程时，是接触的C语言，然后是C++，后来就是Java。当偶第一次接触Java时，就深深地爱上了它，因为它简单，易懂。之后接触JavaWeb，开始学些开发后端的技术。那时大数据也比较火热，再加上自己本身就是数学出生，大数据对偶来说就是一个很好的选择啦。
慢慢地偶就开始接触大数据，从JavaSE学起，接着学习Linux系统，其中Linux中有CentOS和ubuntu，这两者个人觉得都好用。接着学习地就是Hadoop，它包括两大块HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算框架），虽说MapReduce现在用的少了，但是学习它之后，对你以后学习更好的并行计算框架来说有很多的好处。接着就可以学习数据仓库Hive，Hive的底层实现其实就是MapReduce，它使用的SQL语言叫做HQL，之前学过MySQL数据库的话，很容易上手，但是想更深的了解Hive的话，还需学习MapReduce，Hive它用于OLAP，不支持事务性。接着再学习HBase面向列族的分布式数据库，它支持事务操作，但是在实践中个人感觉不太好使。它是架在Hadoop之上的数据库，适用于随机访问，实时读写。然而有了大量的数据之后，如何更好的把来源不同的数据导入到自己想要用的数据库中呢，可以使用Sqoop，个人认为它简单好用，方便。
接下来就可以学习Flume，它是一个分布式的收集日志的框架，可以处理很多种类型的文件。接着就学习Kafka，它是一个消息发布订阅实时处理系统。具有高吞吐量的能力。接着可以学习Strom ，实时的流计算框架。可以高速的攫取数据，可以执行各种数据的并行计算。接下来就可以学习Spark，Spark由SparkSQL、Spark Streaming、MLlib、Graph等组成，可以解决Batch Processing、Stream Processing、Ad-hocQuery（即席查询）等三大核心问题。Spark确实相比于MapReduce来说要快很多，毕竟它是基于内存计算的框架。
接下来还可以学习数据分析，数据挖掘，机器学习等相关的知识。
现在偶就开始解读一下什么是大数据？
大数据顾名思义就是数据量很大,大到什么级别吗？它不是几兆，不是几个GB,而是几百GB,几个TB,几个PB，达到传统的数据库根本承受不了，现在一般都是用Hadoop技术，Hive技术，Spark技术等处理。
那么大数据的特征有哪些呢？有4点
1.数据在体量方面很大，比如说文字，有各种各样的来源，有电子书|实体书|杂志|报刊等，它们的数据大吧。
2.数据的类型多种多样，有些是结构化的数据，像存在Oracle,MySQL这些传统的数据库里的数据，一般都是结构化，可 以是还有非结构化，比如HTML,WORD，execl等格式。
3.它们的价值密度低，这样说吧，你比如说观看一条数据好像价值也不大，但是分析所有的数据之后呢？总会挖掘出一些 重要的东西。
大数据的特征
4.处理这些数据的速度要快。比如像Hadoop技术的MapReduce计算框架，相比传统的数据库处理速度要快，它的吞吐量 特别的大，再比如Spark，Spark在内存方面计算比Hadoop快100倍，在磁盘方面计算快10倍。
大数据的处理与传统的数据处理的区别是什么呢？
就是使用全部的数据来分析，得出结论，想想就知道它的好处啦。
大数据的应用？？？
可以做推荐系统的，想电商、影视类的app，你平时关注什么商品，或者浏览什么类型的商品，或者看什么类型的影视，或者看谁主要的影视，经过大数据分析处理之后，这些app就会推荐想类似的商品或者影视
在销售方面，偶想一个例子大家都听说过，就是尿片和啤酒的捆绑销售
银行方面的反欺诈应用。经过大量的数据分析，可以得出欺诈的行为特征，根据这些特征就可以更大概率的确定是不是欺诈行为
人工智能方面，想Google的阿尔法狗，无人汽车驾驶等，这些都在使用大数据。
……
以上就是关于php免费教程以及PHP具体指什么的相关回答，有更多疑问可以加微。