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01 youtube官網網頁版下載官網地址買粉絲形式(響應式網站有什么優缺點?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-02 12:16:42【】1人已围观
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響應式網站有什么優缺點?
其實今天安徽碼農科技之所以寫這個響應式網站是因為近兩年響應式網站確實很火,很多客戶通過業務員的介紹感覺神乎其神,甚至網站業務員說得自己都相信了,把自己都騙了,覺得響應式無所不能,非常完美。其實響應式并不是沒有缺點,準確的說也有很多致命的缺點。
什么是響應式網站?
響應網站設計應根據用戶使用的設備的分辨率大小進行相應的響應與調整,最大限度滿足不同設備用戶體驗需求。響應式網站設計就是一個網站能夠兼容多個終端,不需要為每個終端做一個特定的版本。簡單地理解:一個響應式網站=手機網站+pad端網站+PC網站。具體的實現方式由多方面決定,包括彈性網格、彈性圖片、CSS媒體查詢(media query)的使用等。
彈性網格(flexible grids)
可基于屏幕分辨率擴展或拉伸內容。
彈性圖片(flexible grids)
在小屏幕上可縮小尺寸,并可擴展大最大尺寸以支持大屏幕。
媒體查詢(media queries)
是放在站點HTML和樣式表中的代碼段,用來收集設備顯示能力的信息以支持多種形式的界面。
下面安徽碼農科技就給大家總結一下響應式網站的優缺點吧 。
響應式網站優點
1:用戶體驗友好
隨著電腦尺寸多元化,智能設備(pad/智能手機)普及化,在當下追求用戶體驗至上的時代(2016年),之前網站普遍使用固定的寬度(960px或1000px)逐漸滿足不了現在不同設備與不同分辨率需求。在高分辨率電腦寬屏顯示器上,兩邊留白過多。在手機上顯示,內容顯示過小,用戶為了看清楚,首先需要放大界面,再左右拖拖界面。響應式網站可以根據不同終端、不同尺寸和不同應用環境,自動調整界面布局、展示內容、內容大小,提供非常好視覺展示效果,一致性友好體驗。
2:SEO友好
由于響應網站在不同終端有友好的界面展示效果,用戶可以與網站一直保持聯系,比如URL不變積累分享;通過單一的URL地址收集所有的社交分享鏈接最佳化搜索用引擎。搜索引擎也在變得越來越聰明,它們足夠智能可以完成移動網站和桌面網站的連接。
3:多個網站只需一個后臺即可完成全部網站維護,無需額外增加負擔。說到這里你也許會說不做響應式的網站,做個手機站也可以數據同步,一個后臺。說得非常對,但是這只限于維護一般的新聞內容與產品等,并不是所有內容都可以一站同步。比如網站banner上與一些特定地方的圖片尺寸,就需要分兩次裁剪吧。
響應式網站缺點
1:對低版本瀏覽器兼容性不友好
對于老版本瀏覽器支持不好,這是一個致命的問題。老版本瀏覽器上打開響應式網站會經常出現圖片顯示不全,排版錯亂等情況。
2:靈活性有所欠缺
基于不同終端的設備屬性不同,對產品用戶體驗要求就會截然不同。內容比較多帶有功能性的網站不適合做響應式網站設計,如:電商類型網站,寬屏的pc端內容如果全部要在手機端進行展示,勢必導致手機端的界面非常長,需要根據手機端屬性進行重新信息框架設計,這樣對響應網站要求非常高,實現難度與成本非常高。但是大型網站為了提高用戶體驗,通常做法,把高分辨率寬屏網站最小的響應尺寸響應到1024px,不再適配手機端,手機端重新設計開發一套手機網站,簡單理解為2.5響應,如:電商網站亞馬遜、Calvin Klein、Nike、視頻網站Youtube等。
3:速度可能會變慢
由于響應式頁面是同時下載多套CSS樣式代碼,可能在手機上就下載PC、Pad的冗余代碼,導致文件變大,影響加載速度。不過CSS樣式的代碼占用內存相對圖片來說不算大,所以如果前端編程處理得好前提之下,這就不會影響網站加載速度。
4:開發成本較高
這個價格預算問題也往往是大家最關心的一個問題,說到這里大家可能覺得奇怪,響應式網站只是一個網站,為什么比手機站與電腦站分開做兩個要貴!主要原因是:
一、企業網站定制最重要的成本就是人力成本,響應式網站制作需要資深設計師與資深程序員。而獨立制作各版本只需要普通設計師和普通工程師即可,但是響應式網站開發則必須資深設計師和資深程序員才能搞定,所以導致非常大的區別。資深設計師與程序員與普通的對比,這個道理大家都懂得,所以響應式網站價格較高。
二、響應式網站需要注意的細節太多,比如一個普通的JS效果,需要考慮3-4個終端的區別,編寫的JS代碼兼容性要非常好,根據以往開發經驗,這樣的細節注意要比普通網站多3-5倍。細節注意多了,開發周期就比較久,工時就是這樣上來的。
三、市面上很多響應式網站往往是不考慮網速的,在移動端和PC端需要加載的頁面數據往往是一樣多,導致的結果是,如果用戶采用2G\3G的網速,不但速度慢而且耗流量。一個完美的響應式網站不應該是這樣的,但是做到這點需要的技術難度確是非常高,所以這也導致成本增加。
溫馨提示 :企業是否做響應式網站,取決于對自身網站的定位。若是一般的企業官網,網站內容較少,預算又充足,對網站頁面要求較高的客戶可考慮做響應式網站。
若是想做功能型網站,網站內容較多,擇需要電腦手機分開做。其實大家稍微注意一下就明白了。響應式真的那么好,為什么京東不做呢,天貓淘寶不做呢。一是技術實現太難,二是確實不適合做這些功能型網站。
網絡推廣100種方法有哪些
。
其實網站推廣并不是方法越多越好,而是找到適合自己的方法為宜,下面就 介紹下一些網站推廣的方法,希望可以幫助到你。
1、搜索引擎營銷
搜索引擎營銷,這種方法一般是通過自建官網然后針對官網進行優化與更新,使得網站在搜索引擎中有一個好的排名。也有通過做付費推廣,使得網站的某個關鍵詞在搜索引擎中有個好的排名。
2、自媒體營銷
現在上網的門檻很低,只要有電腦、手機、身份證等基本資料,就可以開通自媒體。企業做的話,可以通過企業的相關認證就好了。然后對自媒體進行規劃,內容、布局與設置,向外界推送內容。現在做的好的自媒體,粉絲數量巨大,一旦發布消息,就會取得非常不錯的效果。
3、事件營銷
這個方法需要結合時事熱點,與要宣傳推廣的產品、企業等聯系起來,實現無縫對接,并需要扎實和創意的文字功底,抓住人們的眼球,并且內容也是有質量的。此外,也可以創造一些事件,策劃活動,進行宣傳推廣,如周年慶。
4、即時通訊營銷
現在社交軟件、即時通訊軟件的頻繁使用,在如今的手機中,通訊等社交軟件使用的頻率是非常之高的,并且在即時通訊軟件中,添加了很多朋友。可以利用這一工具,將需要推廣的內容有選擇發給他們,也可以在同一個空間、朋友圈發布出來。
我建了個交流群,里面有很多和你一樣的萌新小白,也有大咖不定時分享經驗,可以進來一起互相交流,有不懂的也可以進來問一下:首先是八六o,中間是五六五,最后是oo8
5、電子郵件營銷
電子郵件,是一個操作起來簡單方便的方法,只要郵件的接收者的質量高,就會收到很好地效果。所以,在群發郵件之前,需要整理好郵箱并進行篩選,而且還要對發布的內容進行策劃斟酌,使得內容更加能展示核心競爭力,以吸引接受者的關注,并進行深入地了解。
python爬蟲用的哪些庫
Python爬蟲,全稱Python網絡爬蟲,是一種按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或腳本,主要用于抓取證券交易數據、天氣數據、網站用戶數據和圖片數據等,Python為支持網絡爬蟲正常功能實現,內置了大量的庫,主要有幾種類型。下面本篇文章就來給大家介紹。
一、Python爬蟲網絡庫
Python爬蟲網絡庫主要包括:urllib、requests、grab、pycurl、urllib3、買粉絲lib2、RoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aio買粉絲等。
二、Python網絡爬蟲框架
Python網絡爬蟲框架主要包括:grab、scrapy、pyspider、買粉絲la、portia、restkit以及demiurge等。
三、HTML/XML解析器?
●lxml:C語言編寫高效HTML/ XML處理庫。支持XPath。
●cssselect:解析DOM樹和CSS選擇器。
●pyquery:解析DOM樹和jQuery選擇器。
●BeautifulSoup:低效HTML/ XML處理庫,純Python實現。
●買粉絲5lib:根據WHATWG規范生成HTML/ XML文檔的DOM。該規范被用在現在所有的瀏覽器上。
●feedparser:解析RSS/ATOM feeds。
●MarkupSafe:為XML/HTML/XHTML提供了安全轉義的字符串。
●xmltodict:一個可以讓你在處理XML時感覺像在處理JSON一樣的Python模塊。
●x買粉絲2pdf:將HTML/CSS轉換為PDF。
●untangle:輕松實現將XML文件轉換為Python對象。
四、文本處理
用于解析和操作簡單文本的庫。
●difflib:(Python標準庫)幫助進行差異化比較。
●Levenshtein:快速計算Levenshtein距離和字符串相似度。
●fuzzywuzzy:模糊字符串匹配。
●esmre:正則表達式買粉絲。
●ftfy:自動整理Uni買粉絲de文本,減少碎片化。
五、特定格式文件處理
解析和處理特定文本格式的庫。
●tablib:一個把數據導出為XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模塊。
●textract:從各種文件中提取文本,比如 Word、PowerPoint、PDF等。
●messytables:解析混亂的表格數據的工具。
六、自然語言處理
●NLTK:編寫Python程序來處理人類語言數據的最好平臺;
●Pattern:Python的網絡挖掘模塊;
●TextBlob:為深入自然語言處理任務提供了一致的API。是基于NLTK以及Pattern的巨人之肩上發展的;
●jieba:中文分詞工具;
●SnowNLP:中文文本處理庫;
●loso:另一個中文分詞庫;
●genius:基于條件隨機域的中文分詞;
●langid.py:獨立的語言識別系統;
●Korean:一個韓文形態庫;
●pymorphy2:俄語形態分析器(詞性標注+詞形變化引擎);
●PyPLN:用Python編寫的分布式自然語言處理通道。這個項目的目標是創建一
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