landing 支持 next.js

时间: 2023-08-26 11:02:20 浏览: 52
Next.js 是一个用于构建 React 应用程序的框架,它提供了许多功能和工具,使得构建网站和应用程序变得更加容易。其中之一就是可以创建动态的 landing 页。 Landing page(落地页)是指用户在点击广告或者搜索结果后最先看到的网页,通常用于推广产品或服务。Next.js 提供的静态生成(Static Generation)和服务器端渲染(Server-Side Rendering)技术,使得创建动态的 landing 页成为可能。 静态生成允许我们在构建时将动态数据预先生成为静态 HTML 文件,并在请求时提供给用户。这样 landing 页就可以根据用户的请求动态显示不同的内容,例如根据广告来源显示不同的产品特色,或根据用户所在的地理位置显示不同的优惠信息。这种方式可以提供更好的用户体验,增加用户对产品或服务的兴趣。 另外,Next.js 还支持服务器端渲染(SSR),这意味着 landing 页可以在每次请求时动态生成 HTML。这样一来,我们可以根据用户的请求实时地获取最新的数据,并将其显示在 landing 页上。例如,我们可以实时计算并显示产品的库存或者销量数据,以引发用户购买的兴趣。 综上,Next.js 提供了强大的功能和工具,能够支持动态 landing 页的构建。静态生成和服务器端渲染的技术使得 landing 页能够根据用户的请求提供动态内容,从而提升用户体验和营销效果。
相关问题

ant design landing

### 回答1: Ant Design Landing是一个基于Ant Design的开源模板,用于构建响应式的企业级 landing 页面。它提供了丰富的组件和模板,可以帮助开发者快速构建高质量的 landing 页面。Ant Design Landing还支持自定义主题和样式,可以根据项目需求进行定制。 ### 回答2: Ant Design Landing是一个基于Ant Design设计系统的网站模板,旨在简化网站的设计过程和提高用户体验。通过使用Ant Design提供的设计元素和组件,在保持风格一致性和可重用性的基础上,可以快速创建出一个高质量的网站。 Ant Design Landing提供了大量的已设计好的模板和组件,例如响应式布局、排版、导航、表单、图标等,而且用户还可以按照自己的需求进行自定义,例如上传自己的LOGO、更改配色方案等。此外,Ant Design Landing还提供了众多的图片和素材供用户使用,用户可以轻松地将其应用到自己的网站中,从而形成更加专业、精美的网站。 Ant Design Landing的优点不仅在于提高了用户的设计效率和质量,更在于它强大的扩展性和兼容性。Ant Design已成为前端设计领域的标杆,因此Ant Design Landing所提供的模板和组件不仅符合当前潮流,而且能够在不同的设备和平台上运行稳定,使用户的网站能够在不同浏览器和操作系统下实现最佳的显示效果。 总之,Ant Design Landing是一个非常有用且功能强大的网站模板,它不仅为用户提供了卓越的设计工具,而且可以协助用户轻松创建高品质、专业化的网站,进而提升用户的竞争力和形象。因此,对于需要制作网站的用户,Ant Design Landing是一个非常优秀的选择。 ### 回答3: Ant Design Landing 是由 Ant Design 团队推出的一款模板,旨在帮助开发者快速搭建出漂亮、高效的网站主页。Ant Design Landing 涵盖了丰富的组件、模板和示例代码,可以帮助开发者快速搭建网站,提高开发效率和用户体验。 Ant Design Landing 提供了多种预设主题样式,可以根据自己的需求快速切换主题样式,并且可以自定义主题颜色、字体等。同时,Ant Design Landing 中提供了大量的模板页面,可以直接使用或进行修改,节省了开发者大量的时间和精力。 在组件方面,Ant Design Landing 提供了众多的组件,如导航栏、轮播图、评论、表单等,这些组件可以满足大部分网站主页的需求。同时,Ant Design Landing 的组件都经过了严格的 UI 设计和开发测试,保证了其质量和可靠性。 此外,Ant Design Landing 还提供了详细的文档和示例代码,方便开发者快速上手。开发者可以参照文档和示例代码进行开发,同时也可以根据自己的需求进行定制化开发。 总之,Ant Design Landing 是一款简单实用的网站主页模板,能够帮助开发者快速构建出高质量的网站主页,提高开发效率和用户体验,是一款值得尝试的好工具。

update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner")转为sql

下面是将上述代码转化为 SQL 语句的方法: 假设 df 表和 landing_merge_df 表已经在数据库中创建,并且它们的表名分别为 df_table 和 landing_merge_table。 首先,我们需要将 df 表和 landing_merge_df 表进行别名处理: df 表别名为 l,landing_merge_df 表别名为 lm。 接下来,我们需要指定连接条件和连接方式。根据代码中的参数,连接条件为 primary_keys_list,连接方式为 inner join。 在 SQL 中,连接条件使用 ON 关键字指定,连接方式使用 INNER JOIN 关键字指定。 最终的 SQL 语句如下: SELECT * FROM df_table AS l INNER JOIN landing_merge_table AS lm ON l.primary_key_1 = lm.primary_key_1 AND l.primary_key_2 = lm.primary_key_2 AND ... 等等

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if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

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