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
一个网站功能设计好坏直接影响到网站用户体验，像一些资深网站设计人员，他们会将自己想像成网站客户，然后根据他们浏览网站习惯，对网站各个功能进行设计。特别是营销型网站中最为关键，资深设计师会在合适位置放置咨询按钮，并且咨询功能触发很特别，会让用户不自觉地想要去点击。
企业网站设计并没有大家想的那么简单，因为你设计出来网站是要在众多互联网的网站中去竞争，你自己觉得这个网站设计特别好是没有用，得用户和搜索引擎觉得好。网站设计足够好，不仅能够提高企业品牌形象，更能够让网站流量转化率大大提高，利于公司的发展。博学鸿儒经验足，做的网站我们就很喜欢。
2024年内部网站如何制作 篇3
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。
2024年内部网站如何制作 篇4
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()