2024年内部网站如何制作 篇1
企业网站建设流程大体上分为4步，分别是购买域名、服务器或虚拟主机、建站系统、网站模板。
企业网站建设流程详细流程就多了3步，共计7步，分别是购买域名、服务器或虚拟主机、建站系统或定制开发、网站模板或定制设计、域名备案、网站测试、最后一步网站上线。
1、域名/网址
购买域名是企业网站建设流程的第一步，这里的域名是什么？域名就是网址，比如top域名。一般100元以内价格的域名都能满足企业的需求和使用。
2、服务器/虚拟主机
我们做完网站后需要一个存放文字、图片、视频、源码的空间，服务器就像是一个商场，虚拟主机就像是商场里的一家店铺。个人建议 如果你的网站是纯展示型的，用虚拟主机就可以，如果网站里面的内容 图片、视频、需要让客户下载的文件非常多的情况下，建议用独立的服务器。选择虚拟主机，不需要搭建运行环境，购买服务器则需要搭建网站运行环境。
3、建站系统/定制开发
建站系统分为普通建站系统和智能建站系统：
（1）普通建站系统指的就是一个建站程序，需要下载它，并且把它安装到服务器或者虚拟主机上，才能搭建并使用网站，需要你另外购买域名和服务器或虚拟主机。
（2）智能建站系统重点是智能，不需要你安装，你只需要在建站平台注册账号就行了，都是包含服务器的，还送二级域名，也就是说使用这种智能建站系统，你不需要另外购买域名和服务器或者虚拟主机，如果你想拥有独特的域名网址，可以自行购买。
（3）定制开发，就是网站的后端和前端，是单独为企业的建站需求而开发的，这套系统只属于你自己的企业，只有你自己的企业可以使用，当然，如果是找的第三方网站建设公司，你需要说明这一点；如果有程序员团队就不用担心这个问题了。
4、网站模板/定制设计
关于企业网站建设流程的第4步，如果是定制设计的就可以省去这一步，因为网站定制开发的，一般都是包含这一步的，不需要企业担心，但是在谈合作的时候，一定要说明白。
（1）如果企业使用普通建站系统，需要另外下载并安装模板，模板有免费有收费的，免费的BUG多，适合个人或者懂代码的，能修改。付费的功能完善，而且BUG少，而且还支持更新和修改等。
（2）如果企业使用智能建站系统，就不需要考虑网站模板的问题，模板是包含在你购买的版本里面的，而且随时可以任意更换，也不需要懂代码，企业没有程序员也完全可以搭建网站。
（3）如果企业是自己开发或者找网站建设公司定制开发的，就不需要考虑网站模板的问题了，甚至不用考虑域名、服务器或者虚拟主机的问题。
5、域名备案
如果你是购买的国内的服务器或者虚拟主机，域名需要备案，如果是海外的，就不需要进行域名备案了。部分企业和个人，只要是国内的必须备案，但是如果是企业，建议使用国内的服务器或者虚拟主机，然后进行备案。域名备案是企业网站建设流程中不可或缺的一部分。
6、网站测试
不论企业选择了那种网站建设方式，在网站上线之前，都是需要测试的，比如整个网站的色调、架构布局、首页、栏目页、详情页、各项功能是否完善和正常
7、正式上线
第7步是企业网站建设流程的最后一步，顾名思义，也就是现在这个网站是企业的了，可以使用了，可以让顾客访问了，可以放到互联网上了，可以对外宣传了。如果在后期使用运营中，遇到问题，都是可以找客服去解决的。
2024年内部网站如何制作 篇2
这次分享一个房地产网站数据采集及可视化分析的Python实际案例，应用效果还是有，步骤如下：
1、获取目标网站
2、分析网站，确定数据采集的方法
3、对采集的数据进行处理
4、最后可视化
先看看最终效果：
首先获取目标网站，可以发现获取的数据信息都在网页上面，所以可以直接使用xpath标签定位获取网页上的数据，而不用担心动态网页的数据会出现变化：
然后获取各个采集字段的具体xpath，包括房源信息、房价、地区、建面（面积）等字段的xpa，部分代码如下：
fymc=n.xpath('./div/div[1]/a/text()')[0]#房源名称 fj=n.xpath('./div/div[6]/div/span[1]/text()')[0]#房价 diqu=n.xpath('./div/div[2]/span[1]/text()')[0]#地区 mj=n.xpath('./div/div[3]/span/text()')[0]
然后我们要爬取页数要设置，可以看到页数链接明显出现变化，而且还是规律性的，所以可以构造一个循环采集指定页数的信息（也就是翻页采集），部分代码如下：
for i in range(1,6): url='https://nn.fang.lianjia.com/loupan/pg'+str(i) #print(url)
翻页采集搞定了，接下来就是数据处理，先判断采集的数据有没有空值或者缺失值，就必须使用numpy和pandas这两个模块进行数据处理，部分代码如下：
data=pd.read_csv(r'C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv',encoding='gbk') #data.describe()#做描述性分析，判断有没有空值或者缺失值
然后查看采集的数据发现，建面面积这个字段既有中文又有数字和特殊符号，我们要对这个字段进行拆分，拆分为最大面积和最小面积，代码如下：
data['最小面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[0] data['最大面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[1].str.split('㎡',expand=True)[0] data=data.drop('面积',axis=1)
处理完采集的数据，接下来就是对数据进行可视化，可视化就用到matplotlib这个模块，我们用了三个图去可视化数据，包括折线图、饼图、条形图，部分代码如下：
#制作可视化图表 plt.figure(figsize=(10,8)) plt.suptitle("南宁房价可视化分析",fontsize=20) plt.subplot(2,2,1) #不同地区的房源数量--饼图 plt.title('不同地区的房源数量占比--饼图') explode=[0,0,0,0,0.2,0] plt.pie(x=data.地区.value_counts(),labels=data.地区.value_counts().index, explode=explode,autopct='%.3f%%') plt.subplot(2,2,2) plt.title('不同地区的房源数量--条形图') plt.ylim(0,20) x=data.地区.value_counts().index y=data.地区.value_counts() plt.bar(x=x,height=y,width=0.5) for a,b in zip(x,y): plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='bottom',fontsize=10.5,color='green') plt.subplot(2,1,2) plt.title('不同地区平均房价——折线图') plt.ylim(0,30000) qingxiu=int(data[data['地区']=="青秀区"].房价.mean()) xixiangtang=int(data[data['地区']=="西乡塘区"].房价.mean()) xingning=int(data[data['地区']=="兴宁区"].房价.mean()) liangqing=int(data[data['地区']=="良庆区"].房价.mean()) yongning=int(data[data['地区']=="邕宁区"].房价.mean()) dq=['青秀区','西乡塘区','兴宁区','良庆区','邕宁区'] mean_fj=[qingxiu,xixiangtang,xingning,liangqing,yongning] #折线图# plt.plot(dq,mean_fj,label='不同地区平均房价') for a,b in zip(dq,mean_fj): plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='top',fontsize=10.5) plt.legend(loc=1,fontsize=13) plt.show()
最后不多说了，附上完整代码：
import requests from lxml import etree import csv import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl import time with open('C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv','w',encoding='gbk') as f: f.write('房源名称,房价,地区,面积\n') f.close() for i in range(1,6): url='https://nn.fang.lianjia.com/loupan/pg'+str(i) #print(url) headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36' } r=requests.get(url,headers=headers).content b=etree.HTML(r) c=b.xpath('/html/body/div[3]/ul[2]/li') try: for n in c: fymc=n.xpath('./div/div[1]/a/text()')[0]#房源名称 fj=n.xpath('./div/div[6]/div/span[1]/text()')[0]#房价 diqu=n.xpath('./div/div[2]/span[1]/text()')[0]#地区 mj=n.xpath('./div/div[3]/span/text()')[0] with open('C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv','a',encoding='gbk') as f1: f1.write('{},{},{},{}\n'.format(fymc,fj,diqu,mj)) print("数据爬取成功！") except: pass time.sleep(20) mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False data=pd.read_csv(r'C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv',encoding='gbk') #数据处理，拆分面积字段为两列数据，最小面积和最大面积 #data.describe() data['最小面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[0] data['最大面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[1].str.split('㎡',expand=True)[0] data=data.drop('面积',axis=1) #制作可视化图表 plt.figure(figsize=(10,8)) plt.suptitle("南宁房价可视化分析",fontsize=20) plt.subplot(2,2,1) #不同地区的房源数量--饼图 plt.title('不同地区的房源数量占比--饼图') explode=[0,0,0,0,0.2,0] plt.pie(x=data.地区.value_counts(),labels=data.地区.value_counts().index, explode=explode,autopct='%.3f%%') plt.subplot(2,2,2) plt.title('不同地区的房源数量--条形图') plt.ylim(0,20) x=data.地区.value_counts().index y=data.地区.value_counts() plt.bar(x=x,height=y,width=0.5) for a,b in zip(x,y): plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='bottom',fontsize=10.5,color='green') plt.subplot(2,1,2) plt.title('不同地区平均房价——折线图') plt.ylim(0,30000) qingxiu=int(data[data['地区']=="青秀区"].房价.mean()) xixiangtang=int(data[data['地区']=="西乡塘区"].房价.mean()) xingning=int(data[data['地区']=="兴宁区"].房价.mean()) liangqing=int(data[data['地区']=="良庆区"].房价.mean()) yongning=int(data[data['地区']=="邕宁区"].房价.mean()) dq=['青秀区','西乡塘区','兴宁区','良庆区','邕宁区'] mean_fj=[qingxiu,xixiangtang,xingning,liangqing,yongning] #折线图# plt.plot(dq,mean_fj,label='不同地区平均房价') for a,b in zip(dq,mean_fj): plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='top',fontsize=10.5) plt.legend(loc=1,fontsize=13) plt.show()
2024年内部网站如何制作 篇3
对于一个高质量的网站，一套高质量的内部优化链接系统是必不可少的。简单地说，一个好的内部链接系统可以让网站页面在帮助搜索引擎快速识别网站内容的核心之前互相传递权重。但是你对搜索引擎优化内部链接操作技能了解多少?
1.推荐并建立相关的内部链。相信经常在一些网站上看到一些内容会有方向性的链接。例如，请检查这篇文章的细节。一个高质量的内部链系统需要相关的推荐指南。
2.适当删除无意义的底部导航。底部导航通常用于内容丰富的大型网站。太多的网站内容会导致用户滑落到底部。它设置在底部，方便用户点击导航。如果你的网站页面内容不是很大，用户可以快速返回到顶部，那么底部的导航可以适当地删除。否则，过多的重复链接会分散链接的权重。通常，建议按一个按钮快速返回顶部。
3.应该注意图片链接和文本链接的使用。网站的整体链接通常是更多的文本链接和更少的图片链接。
4.多个链接指向同一个页面是真的吗?当许多人做搜索引擎优化时，他们经常在内容中插入关键词，然后指向第一页或其他相同的页面。虽然这个操作有一定的权重转移，但多个链接同时指向一个页面真的好吗?如上所述，内部链的传递需要关联。其次，也有必要了解搜索引擎通过关键词点击传输的原理。例如，我用关键字“装饰”指向主页，然后用关键字“移动”指向主页。然后搜索引擎会认为装饰和移动是网站的核心内容。至于谁是主要业务，很难确定。这样，将分配两个重量，一个是装饰，另一个是移动。因此，如果网站产品不同，它们不会都指向同一个页面，搜索引擎会根据锚文本内容进行识别。
5.网站链中关键词的优化应该有针对性。对于一个优化质量好的网站来说，有很多关键词数据库，但是如何亿仁网络做好这么多关键词呢?这需要关键字信息的链接间传输。网站页面类型分为主页、内容页面、专题页面、频道页面和栏目页面。主页主要是核心关键词的内部链接。通常，2-4个关键词被适当地分配。内容文章页面主要是针对长尾关键词的相互投票。一个好的内部链接系统应该建立在用户浏览体验的基础上，而与其他页面的内部链接是关键。
2024年内部网站如何制作 篇4
可以的，魔方网表有一个H5模块，你可以自己设计html5页面，然后通过魔方网表提供的标签，插入标签和魔方网表表单互动，可以实现数据驱动的网站，也可以实现移动端的应用。移动端页面还可以封装成app。甚至魔方网表h5模块可以实现支付对接，完成电商的闭环流程。魔方网表h5模块让你从外到内，从前到后，从客户前台到后台都可以打通，形成一体化的应用。