分享几种WordPress怎么实现相关文章功能
创始人
2024-05-29 13:20:46

一淘模板(56admin.com)给大家介绍一下WordPress代码实现相关文章的几种方法,希望对大家有所帮助!

WordPress很多插件可以实现相关文章的功能,插件的优点是配置简单,但是可能会对网站的速度造成一些小的影响,所以很多人还是比较喜欢用代码实现需要的功能,但是话又说回来了,代码实现也有缺点,就是配置复杂,不懂代码的人完全摸不着头脑或者只能照搬别人的代码,还不如用插件。

这里我整理编写了几种用代码实现相关文章的方法,这其中会详细标明各部分代码的作用,以及如何自定义你想要的功能,希望对大家有所帮助。开始之前,说明一点,以下所有方法输出的HTML代码格式都是以下形式,你可以根据需要进行修改:


方法一:标签相关

首先获取文章的所有标签,接着获取这些标签下的 n 篇文章,那么这 n 篇文章就是与该文章相关的文章了。现在可以见到的WordPress相关文章插件都是使用的这个方法。下面是实现的代码:

    ID); if ($post_tags) {foreach ($post_tags as $tag) {// 获取标签列表$tag_list[] .= $tag->term_id;}// 随机获取标签列表中的一个标签$post_tag = $tag_list[ mt_rand(0, count($tag_list) - 1) ];// 该方法使用 query_posts() 函数来调用相关文章,以下是参数列表$args = array('tag__in' => array($post_tag),'category__not_in' => array(NULL), // 不包括的分类ID'post__not_in' => array($post->ID),'showposts' => 6, // 显示相关文章数量'caller_get_posts' => 1);query_posts($args);if (have_posts()) {while (have_posts()) {the_post(); update_post_caches($posts); ?>
  • * " rel="bookmark" title="">
  • * 暂无相关文章';}wp_reset_query(); } else {echo '
  • * 暂无相关文章
  • '; } ?>

使用说明:"不包括的分类ID" 指的是相关文章不显示该分类下的文章,将同行的 NULL 改成文章分类的ID即可,多个ID就用半角逗号隔开。因为这里限制只显示6篇相关文章,所以不管给 query_posts() 的参数 tag__in 赋多少个值,都是只显示一个标签下的 6 篇文章,除非第一个标签有1篇,第二个标签有2篇,第三个有3篇。。。。。。所以如果这篇文章有多个标签,那么我们采取的做法是随机获取一个标签的id,赋值给 tag__in 这个参数,获取该标签下的6篇文章。

方法二:分类相关

本方法是通过获取该文章的分类id,然后获取该分类下的文章,来达到获取相关文章的目的。

    ID);if ($cats) {$args = array('category__in' => array( $cats[0] ),'post__not_in' => array( $post->ID ),'showposts' => 6,'caller_get_posts' => 1);query_posts($args);if (have_posts()) {while (have_posts()) {the_post(); update_post_caches($posts); ?>
  • * " rel="bookmark" title="">
  • * 暂无相关文章';}wp_reset_query(); }else {echo '
  • * 暂无相关文章
  • ';}?>

方法三:标签相关,SQL获取

获取相关文章的原理与方法一相似,不过在获取文章的时候是以SQL语句来直接读取数据库,从而随机获取6篇相关文章记录,而不是WordPress的函数query_posts().

    ID);if ($post_tags) {$tag_list = '';foreach ($post_tags as $tag) {// 获取标签列表$tag_list .= $tag->term_id.',';}$tag_list = substr($tag_list, 0, strlen($tag_list)-1);$related_posts = $wpdb->get_results("SELECT DISTINCT ID, post_titleFROM {$wpdb->prefix}posts, {$wpdb->prefix}term_relationships, {$wpdb->prefix}term_taxonomyWHERE {$wpdb->prefix}term_taxonomy.term_taxonomy_id = {$wpdb->prefix}term_relationships.term_taxonomy_idAND ID = object_idAND taxonomy = 'post_tag'AND post_status = 'publish'AND post_type = 'post'AND term_id IN (" . $tag_list . ")AND ID != '" . $post->ID . "'ORDER BY RAND()LIMIT 6");// 以上代码中的 6 为限制只获取6篇相关文章// 通过修改数字 6,可修改你想要的文章数量if ( $related_posts ) {foreach ($related_posts as $related_post) {?>
  • ID); ?>" rel="bookmark" title="post_title; ?>">post_title; ?>
  • 暂无相关文章';} }else {echo '
  • 暂无相关文章
  • ';}?>

方法四:分类相关,SQL获取

获取相关文章的原理与方法二相似,不过在获取文章的时候是以SQL语句来直接读取数据库,从而随机获取6篇相关文章记录,而不是WordPress的函数query_posts().

    ID);if ($cats) {$related = $wpdb->get_results("SELECT post_title, IDFROM {$wpdb->prefix}posts, {$wpdb->prefix}term_relationships, {$wpdb->prefix}term_taxonomyWHERE {$wpdb->prefix}posts.ID = {$wpdb->prefix}term_relationships.object_idAND {$wpdb->prefix}term_taxonomy.taxonomy = 'category'AND {$wpdb->prefix}term_taxonomy.term_taxonomy_id = {$wpdb->prefix}term_relationships.term_taxonomy_idAND {$wpdb->prefix}posts.post_status = 'publish'AND {$wpdb->prefix}posts.post_type = 'post'AND {$wpdb->prefix}term_taxonomy.term_id = '" . $cats[0] . "'AND {$wpdb->prefix}posts.ID != '" . $post->ID . "'ORDER BY RAND( )LIMIT 6");if ( $related ) {foreach ($related as $related_post) {?>
  • * ID); ?>" rel="bookmark" title="post_title; ?>">post_title; ?>
  • * 暂无相关文章';} }else {echo '
  • * 暂无相关文章
  • ';}?>

方法五:作者相关

该方法是获取该文章作者的其他文章来充当相关文章,代码如下:

    $post_author,'post__not_in' => array($post->ID),'showposts' => 6, // 显示相关文章数量'orderby' => date, // 按时间排序'caller_get_posts' => 1);query_posts($args);if (have_posts()) {while (have_posts()) {the_post(); update_post_caches($posts); ?>
  • * " rel="bookmark" title="">
  • * 暂无相关文章';}wp_reset_query();?>

时间效率对比

我们对以上各个相关文章代码执行时间进行测算,以便对以上各个的方法进行效率,给你的选择提供参考。以下是在同一篇文章中获取6篇相关文章,以上各方法最终测算的时间如下:

方法一:0.18067908287048 秒

方法二:0.057158946990967 秒

方法三:0.037126064300537 秒

方法四:0.045628070831299 秒

方法五:0.023991823196411 秒

 

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