唐诗宋词网页html
时间: 2024-08-15 18:09:35 浏览: 186
唐诗宋词网页通常是通过HTML(HyperText Markup Language,超文本标记语言)技术展示古诗词的在线平台。HTML负责结构化内容,包括诗歌的文字、标题、作者等信息,通常会被嵌入到CSS(Cascading Style Sheets,层叠样式表)中以美化排版和布局,并可能利用JavaScript添加交互功能,如按诗人、朝代或主题筛选搜索。
在这个页面上,用户可以看到精美的诗词排列,每首诗旁边可能会有作者简介、创作背景链接,甚至配有图片或者朗读音频。同时,HTML也支持链接到其他相关的资源,比如注释、赏析文章等,方便学习者深入理解。
相关问题
用html5和css做一个唐诗宋词的网页
好的,以下是一个简单的唐诗宋词网页的HTML5和CSS代码示例:
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>唐诗宋词</title>
<style>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
margin: 0;
padding: 0;
}
header {
background-color: #FFA07A;
color: white;
padding: 10px;
text-align: center;
}
nav {
background-color: #F0E68C;
padding: 10px;
text-align: center;
}
nav a {
display: inline-block;
color: #4B0082;
font-weight: bold;
margin: 0 10px;
text-decoration: none;
}
nav a:hover {
color: #8B0000;
}
section {
margin: 20px;
padding: 10px;
}
h1 {
color: #4B0082;
font-size: 28px;
margin-bottom: 10px;
text-align: center;
}
p {
line-height: 1.5;
margin-bottom: 10px;
text-indent: 2em;
}
</style>
</head>
<body>
<header>
<h1>唐诗宋词</h1>
</header>
<nav>
<a href="#">唐诗</a>
<a href="#">宋词</a>
<a href="#">名句</a>
</nav>
<section>
<h1>静夜思</h1>
<p>床前明月光,<br>疑是地上霜。<br>举头望明月,<br>低头思故乡。</p>
</section>
<section>
<h1>浣溪沙·北客行</h1>
<p>离离原上草,一岁一枯荣。<br>野火烧不尽,春风吹又生。<br>远芳侵古道,晴翠接荒城。<br>又送王孙去,萋萋满别情。</p>
</section>
</body>
</html>
```
以上代码实现了一个简单的唐诗宋词网页,包括一个顶部的标题和一个导航栏,以及两个诗词的展示区域。你可以根据需要修改文字内容和样式。
python唐诗宋词数据爬取及可视化系统源代码200行
Python中创建一个简单的唐诗宋词数据爬取及可视化的系统,大概需要编写几百行代码,这里我会概述一个基本的流程:
1. **安装依赖**:
首先,你需要安装`requests`库用于网络请求,`BeautifulSoup`处理HTML,以及`pandas`和`matplotlib`用于数据分析和可视化。
```python
pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib
```
2. **数据爬取**:
使用`requests.get`获取诗词网站的数据,比如`https://so.gushiwen.org`。然后解析网页内容,BeautifulSoup能帮助我们找到包含诗词信息的部分。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://so.gushiwen.org"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
```
3. **提取数据**:
解析HTML,提取出诗词标题、作者和内容等字段,将数据存储到列表或字典中。
4. **数据结构化**:
将提取的诗歌信息整理成pandas DataFrame,方便后续处理。
```python
data = []
for poem in soup.find_all('div', class_='item'):
title = poem.h3.text
author = poem.p.text.split('·')[0]
content = poem.find('span', class_='content').text
data.append({'title': title, 'author': author, 'content': content})
df_poems = pd.DataFrame(data)
```
5. **数据清洗**:
清理文本数据,去除无用字符,统一格式。
6. **数据可视化**:
使用`matplotlib`库生成图表,如词频图、诗人分布图等。
```python
plt.figure(figsize=(10, 6))
df_poems['author'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.title('作者分布')
plt.show()
```
这只是一个简化的示例,实际项目会更复杂,包括错误处理、分页爬取、数据持久化等。完整代码可能超过200行,但这只是起始点。如果你对特定部分有疑问,可以提问相关的细节,例如:
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