Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как правильно использовать Zend Youtube API?

Я пытаюсь получить доступ к API YouTube с помощью библиотек Zend, которые я включил следующим образом (полный путь к библиотеке Zend: component/lib/Zend/Gdata.php):


    //Include Zend Gdata
    set_include_path('components/lib');
    include("Zend/Gdata.php");

Теперь я пытаюсь использовать структуру таким образом:

    //Access video data via Zend library
    $yt = new Zend_Gdata_YouTube();

Однако при запуске скрипта он возвращает:

    Fatal error: Class 'Zend_Gdata_YouTube' not found in E:\inetpub\students\fit3060\20712510\ass2\results.php  on line 48

Я думаю, что неправильно включил библиотеку Zend или правильно указал путь включения?

php youtube include zend-framework
13.05.2010

Ответы:


1

Zend_GData не включает непосредственно компонент YouTube. Вам нужно включить его специально или, что еще лучше, использовать автозагрузчик.

13.05.2010
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..