设计WEB站点的一般步骤

发布网友 发布时间:2022-04-22 05:35

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热心网友 时间:2022-04-11 21:50

(1)对Web站点作出具体的规划
(2)准备Web站点的素材
(3)创建 Web站点和制作网页
(4)测试Web站点
(5)发布Web站点
(6)宣传自己的Web站点
(7)对Web站点进行维护和更新

热心网友 时间:2022-04-11 23:08

题主你好,首先,网页设计WEB是以展示型功能为主,不同于应用型的APP。而网页设计除了需要设计视觉效果,还需要落地实现可操作性。接下来,康石石会帮助题主梳理出可使用的网页制作具体的流程性步骤。
一. 网页制作实现流程Workflow
一套完整的网页制作的流程是从WEB Browser开始,中间依次是WEB build format---WEB UI---WEB UX---WEB IDE---WEB Framework---WEB Automation,到WEB Publish结束。下面把每一个环节拿出来单独解释,详细了解,明确每一个环节的操作和用途后,才能有条不紊的进行创作。
1. WEB Brower
在日常浏览网页时,不同浏览器会带来不同的布局差异。如果题主想将网页真正制作出来,并能在网站上使用,就需要考虑到在每个网页中的浏览效果。市场上最常见的浏览器软件包括:Microsoft Internet Explorer,Google的Chrome,Mozilla Firefox,Apple的Safari和Opera。浏览器可用性取决于计算机使用的操作系统(例如:Microsoft Windows,Linux,Ubuntu,Mac OS等)。
2.
网页实现有很多种展现形式,第一种为Custom-Built Website,自定义所有到布局,效果,用户读取数据的方式,这种是真正意义上的从0到1。第二种为Website Builders,以Squarespace,Wix为代表性模版网站,模版网站自带布局,效果,我们只需要往里面嵌套文字即可。第三种为CMS,论坛型模版网站,以WordPress为代表性网站模版。
这三种方式基本覆盖了在实现过程中会考虑的产出方式。
3.即网页中的视觉可视化。这在设计初期就必须把布局,配色,图标,图文比都设定。UI的制作通常在Photoshop中进行,所以题主需要掌握如何在PS中切出网页适用性图片。同时,还为题主推荐一个插件Cutterman,他可以替代传统的切图模式,提高相关工作的效率。
4. WEB UX

即让网页逻辑清晰排布的线框图原型工具,原型图工具有Adobe XD,Sketch, Axure RP,Principle 等。
其中Adobe XD为免费软件,MAC和Windows端通用,使用门槛低,同时也支持多款免费插件,能比较基础达到作品集使用效果。Sketch为MAC端付费软件,虽然有破解版但功能略有差异,老牌软件支持多款插件。Axure为Win端付费软件,也有不少win设计师们经常使用。Princilple是专门针对原型动态演示视频,经常与Sketch搭配使用,能够有很好的动态演示效果。

5. WEB IDE

即网页软件开发工具,当我们一个网页里有了视觉效果,有了逻辑框架之后,就需要将UI,UX放入IDE中进行开发,把他们真正编写成可用网页。
常见的IDE工具有Dreamweaver,他是设计与编程一体化软件,可以可视化代码的编写过程,让网页开发时更加可视化,设计人员用的多一些。另外,Brackets,也是一款比较轻量级的前端编辑器,适合新手使用。

6. WEB Framework

即网页前端开发框架,比较常用的是Bootstrap,这也是国外设计师常推荐使用的框架,帮助前端工具轻松搞定自适配等一些繁琐等预设。

热心网友 时间:2022-04-12 00:43

  从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫
  用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据我所知很多初学 Python
的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python
入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
  除了入门,爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了,需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题,与小白的抓黄图小程序,复杂度差了很多倍。
  Web 程序
  除了爬虫,Python 也广泛应用到了 Web 端程序,比如你现在正在使用的知乎,主站后台就是基于 Python 的 tornado
框架,豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server),Python 常用的 Web 框架还有
Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework)),Django (The Web framework for
perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架,你可以很方便实现一个 Web 程序,比如我认识的一些朋友,就通过 Python
自己编写了自己的博客程序,包括之前的 hu.photo,我就是通过 Flask
实现的后台(出于版权等原因,我已经停掉了这个网站)。除了上述框架,你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。
  桌面程序
  Python 也有很多 UI 库,你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候,就觉得写 GUI 好炫酷,不过搞了好久才在 VC6
搞出一个小程序,后来又辗转 Delphi、Java等,最后接触到 Python 的时候,我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI
的实例也不少,包括大名鼎鼎的 Dropbox,就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。
  人工智能(AI)与机器学习
  人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现,为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
  机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。
  早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型,从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具,能很简单地进行调整。
  而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现,方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
  值得一提的是,无论什么框架,Python只是作为前端描述用的语言,实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库,从而实现功能和性能上的扩展,这样的大规模计算中,让开发者更关注逻辑于数据本身,而从内存分配等繁杂工作中出来,是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
  科学计算
  Python 的开发效率很高,性能要求较高的模块可以用 C 改写,Python 调用。同时,Python
可以更高层次的抽象问题,所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy
等用于科学计算的第三方库的出现,更是方便了又一定数学基础,但是计算机基础一般的朋友。

热心网友 时间:2022-04-12 02:34

自己上百度搜索一下吧

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