职业技能考核红旗汽车网站开发html
时间: 2023-11-15 21:01:13 浏览: 61
职业技能考核红旗汽车网站开发HTML,需要掌握HTML标签的基本语法和常用标签的使用方法,例如标题标签、段落标签、链接标签、图片标签等等。此外,还需要了解CSS样式表的基本语法和常用样式的使用方法,例如字体样式、颜色样式、背景样式等等。最后,需要掌握JavaScript脚本语言的基本语法和常用方法,例如事件处理、表单验证、动态效果等等。通过掌握这些技能,可以开发出具有良好用户体验的红旗汽车网站。
相关问题
红旗h5和日产轩逸怎么选
这两款车型定位不同,红旗H5是一款豪华SUV,而日产轩逸是一款紧凑型轿车,因此选择应该根据个人需求和用途来考虑。
如果你需要更多的空间和豪华感,以及更适合城市和郊区的驾驶体验,那么红旗H5可能更适合你。它的内饰豪华、空间宽敞,配置也非常高端,可以提供更舒适的驾乘体验。
而如果你更需要一款日常代步车或者经济型车,那么日产轩逸可能更适合你。它的车身更小巧,油耗更低,价格也更实惠,适合在城市中穿梭。
总之,选择哪款车应该根据自己的需求和用途来考虑,选择最适合自己的车型。
利用Python采集懂车帝上红旗车相应信息内容,有效数据时间为近1年。分析客户的关注点(运用分词包,需列出频率最高的前十个词(仅限名词)),根据词频进行逐月可视化关注点。的代码
以下是一个可能的Python采集懂车帝上红旗车信息的代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import datetime
# 设置请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 设定采集时间为近一年
end_date = datetime.datetime.now()
start_date = end_date - datetime.timedelta(days=365)
# 构建URL列表
url_list = []
for i in range((end_date - start_date).days + 1):
day = start_date + datetime.timedelta(days=i)
url = f'https://www.dongchedi.com/p/17535?day={day.strftime("%Y-%m-%d")}'
url_list.append(url)
# 采集数据并保存
data_list = []
for url in url_list:
print(f'正在采集 {url} ...')
resp = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
for item in soup.select('.list-item'):
title = item.select_one('.list-item-title').text.strip()
content = item.select_one('.list-item-text').text.strip()
data_list.append({'title': title, 'content': content})
# 分析关注点并可视化
import jieba
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置停用词
stopwords = ['的', '了', '和', '是', '随着', '对于', '对', '等', '能', '都', '进行', '有', '更', '可以', '并', '其', '但', '也', '不',
'我们', '需要', '这个', '这些']
# 分词并统计词频
word_counts = {}
for data in data_list:
words = jieba.cut(data['content'])
for word in words:
if word not in stopwords and re.match(r'^[\u4e00-\u9fff]+$', word):
if word not in word_counts:
word_counts[word] = 0
word_counts[word] += 1
# 取出前十个词频最高的名词
df = pd.DataFrame.from_dict(word_counts, orient='index', columns=['count'])
df = df.loc[df.index.str.len() > 1] # 过滤掉单字词
df = df.loc[df.index.str.contains('[\u4e00-\u9fff]')] # 过滤掉非中文词
df = df.sort_values('count', ascending=False).head(10)
print(df)
# 对每个月的数据进行词频统计并可视化
monthly_data_list = {}
for data in data_list:
month = datetime.datetime.strptime(data['title'], '%Y-%m-%d').strftime('%Y-%m')
if month not in monthly_data_list:
monthly_data_list[month] = []
monthly_data_list[month].append(data)
for month, data_list in monthly_data_list.items():
word_counts = {}
for data in data_list:
words = jieba.cut(data['content'])
for word in words:
if word not in stopwords and re.match(r'^[\u4e00-\u9fff]+$', word):
if word not in word_counts:
word_counts[word] = 0
word_counts[word] += 1
df = pd.DataFrame.from_dict(word_counts, orient='index', columns=['count'])
df = df.loc[df.index.str.len() > 1] # 过滤掉单字词
df = df.loc[df.index.str.contains('[\u4e00-\u9fff]')] # 过滤掉非中文词
df = df.sort_values('count', ascending=False).head(10)
df.plot(kind='bar', title=f'{month} 关注点')
plt.show()
```
需要注意的地方:
- 本代码采用了requests库和BeautifulSoup库来进行网页的数据采集和解析,需要先安装这两个库。
- 本代码采用了jieba库来进行中文分词,需要先安装该库。
- 本代码采用了pandas库和matplotlib库来进行数据处理和可视化,需要先安装这两个库。
- 本代码中设置了停用词,即常见但无实际意义的词语,需要根据实际情况进行更新。
- 本代码中对词语进行了长度和字符集的过滤,可以根据实际情况进行更改。