响应式旅行票务公司网站模板

0 下载量 77 浏览量 更新于2024-10-09 收藏 38.89MB RAR 举报
资源摘要信息:"黑色漂亮Travel在线旅游票务公司模板_html网站模板_网页源码移动端前端_H5模板_自适应响应式源码.rar" 知识点一:在线旅游票务系统概念 在线旅游票务系统是一种集成了旅游产品(如机票、酒店预订)、用户管理、订单处理、支付结算等功能的电子商务平台。这类系统通常采用互联网技术,为用户提供方便快捷的在线预订服务,包括但不限于机票、火车票、酒店、旅游套餐等票务和旅游相关产品的在线查询、选择、预订、支付和管理等一体化服务。 知识点二:HTML网站模板基础 HTML网站模板是指预先设计好的网页结构框架,它包含了网页的基本元素和布局,如头部(header)、导航(nav)、内容区(section)、侧边栏(aside)、页脚(footer)等。这些模板通常配合CSS(层叠样式表)和JavaScript脚本进行美化和功能实现,快速构建出具有特定风格的网站。 知识点三:移动端前端与H5模板 移动端前端开发关注的是面向移动设备的网页和应用开发。随着智能手机和平板电脑的普及,移动端访问量日益增加,因此响应式设计变得尤为重要。H5模板是基于HTML5技术的前端模板,HTML5是最新一代的HTML标准,支持更加丰富的内容和交云动效果,使其在移动设备上能够提供更加良好的用户体验。 知识点四:自适应响应式设计 响应式设计是一种网页设计方法,它允许网站在不同设备(如手机、平板、桌面显示器)上自动调整布局以适应屏幕大小,提供舒适的浏览体验。自适应响应式设计的核心是利用CSS媒体查询(Media Queries)来检测屏幕尺寸,并应用不同的CSS样式规则,使网站在各种设备上都能保持良好的布局和可读性。 知识点五:前端技术栈:HTML, CSS, JavaScript HTML(超文本标记语言)是构建网页内容的骨架;CSS(层叠样式表)负责网页的样式和布局;JavaScript是前端开发中实现动态交互的主要脚本语言。在开发一个功能完善的网站时,这三种技术通常是不可或缺的。它们共同工作,为用户提供丰富的交互体验和视觉效果。 知识点六:黑色与漂亮的网页设计 黑色通常在网页设计中传递一种专业、优雅和神秘的感觉,而"漂亮"则涉及颜色搭配、字体设计、图像选择和整体布局的审美。一个黑色主题的旅游票务网站模板如果设计得当,可以通过合理的色彩对比和图形元素的使用,创造出大气、精致且有吸引力的视觉体验,这有利于提升用户的访问留存率和购买转化率。 知识点七:在线旅游票务公司网站特点 一个专业的在线旅游票务公司网站,通常需要包含旅游产品展示、搜索筛选、价格比较、用户评价、在线预订、在线支付等功能。此外,网站应具备清晰的导航结构、流畅的用户体验以及丰富的交互元素,使用户能够快速找到所需信息并完成交易。 知识点八:宽屏、旅行和票务主题设计 宽屏设计是在网页设计中广泛使用的一种格式,它能够充分利用现代显示器的宽屏特性,提供更加宽广的视野和更加沉浸的视觉体验。旅行和票务主题的网站通常会使用充满活力的图片和图形来吸引用户,这些元素应该与网站的整体色调和布局风格协调一致,以强化主题概念,提供相关的视觉刺激。 知识点九:响应式网站模板的使用与优化 在使用响应式网站模板时,需要注意以下几点:1) 确保网站在各种尺寸的屏幕上都能良好显示,避免布局错乱;2) 考虑移动设备的交互方式,使按钮和链接大小适配触控操作;3) 优化图片和媒体文件的加载速度,以适应不同网络环境;4) 对不同设备的显示效果进行测试,确保无兼容性问题。 知识点十:模板资源的打包与解压 在网络资源下载中,通常会使用诸如“.rar”这样的压缩包格式来打包模板文件,以便于文件传输和存储。用户在获取这些资源后,需要使用相应的解压缩软件(如WinRAR、7-Zip等)来解压文件。解压后的文件会包含各种静态资源,如HTML文件、CSS样式表、JavaScript文件、图片和字体文件等,这些都是构建网站所必需的。 以上各点介绍了黑色漂亮Travel在线旅游票务公司模板相关的技术和设计概念,为理解和使用该模板提供了重要的知识背景。

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-07 上传

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传
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import requests import random import parsel visited_urls = set() # 保存已经访问过的链接 page = 1 while True: # 循环爬取 url = f'https://travel.qunar.com/travelbook/list.htm?page={page}&order=hot_heat' html_data = requests.get(url).text selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() # 遍历当前页面中的所有链接 for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li if detail_url in visited_urls: # 如果链接已经访问过,则跳过 continue visited_urls.add(detail_url) # 将链接加入集合中 detail_html = requests.get(detail_url).text time.sleep(random.randint(3, 5)) detail_selector = parsel.Selector(detail_html) title = detail_selector.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get() comment = detail_selector.css('.title.white::text').get() view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get() money = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get() character = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get() play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() for play in play_list: print(play) print(title, comment, view_count, date, days, money, character, play_list, detail_url) time.sleep(random.randint(3, 5)) # 判断是否需要继续爬取 if len(lis) == 0 or page >= 20: break page += 1这段代码怎么将爬取出来的所有数据保存到csv文件

2023-06-13 上传