怎么用python做网站?
python做网站方法步骤：
1、导入django包
可直接在pycharm下载，或者pip/easy_install
Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模版T。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。
2、设置环境变量
path 添加 C:Python27Libsite-packagesdjangobin;C:Python27Scripts
3、新建一个工程
D:>django-admin.py startproject mysite
4、工程下新建一个app
D:mysite> python manage.py startapp blog
5、初始化admin后台数据库
D:mysite>python manage.py migrate
6、启动服务
D:mysite>python manage.py runserver
注：
HTML、Javacript 和 CSS 都是必学的三大门功课。Python简单、好入门、可以干好多事情。小到写脚本、大到做网站、数据分析等等。
至于网站如何才能被访问，这里有几种方法：
1.可在百度，谷歌等搜索引擎购买链接，或者推广链接!但是，费用较高！
2.或者在其他论坛，空间发言是付上自己的网站域名和简单介绍。廉价！
3.或者网上找人群发推广链接，达到推广目的！但是，推广是有前提的，你的网站必须新颖，有创意!方向好，适合大多数人的胃口！
所以就第二种了，那种最廉价!到各大有关你网站的论坛上发言，会有很多人访问的，但是别乱发，小心被管理员封号，或者举报！
以上就是怎么用python做网站的详细内容
如果大家如果在学习中遇到困难，想找一个Python学习交流环境，可以加入我们的Python学习圈，点击我加入吧，会节约很多时间，减少很多遇到的难题。

做网站SEO优化每天都做什么
在SEO优化一个站点时候，通常来说我们是很忙碌的，因为网站SEO优化所涉及到很多领域，网站SEO优化并不只是SEO优化网站本身，甚至连互联网圈以及互联网圈周边的事都需要有着提前的洞察能力。哪怕是凑热点，也需要对新闻动态敏感才行！
一般公司的网站SEO优化人员不是很多，就那么几个，但往往他们手里所需要管理的站点则较多。如果科学的规划时间来打理网站，那么便有利于网站排名的提升，而盲目的做网站SEO优化更本起不到作用。
一般来说，网站SEO优化人员每天主要是在做：
一、站内的优化
这点是很好理解的，一个好的站点，那么它站内的内容则是一个网站立足的根本。在网站SEO优化有人每天重点优化这块，保持高质量的更新，久而久之，网站排名自然上升。不管是根据用户要求去写作，还是内容需要潜在的营销效果，或者是紧随新闻热点，都需要有想当的敏感度。
其次是专题页面，营销页面的维护。根据不同的需求整改网站，以达到最好的营销效果。
最后说页面结构以及代码问题，其实我的看法来说，即使是一个不懂程序的网站SEO优化人员(在做这个uimou.com站时，我也是不怎么懂代码，简直是不称职的站长)那么在网站建设时期也需要参与进去，根据不同页面的要求去给程序员提要求。只有一个网站的框架在最开始写好后，后期才会避免大规模的整改。
二、站外的优化
站外需要做哪些优化？站外的优化主要是通过第三方平台做自己的品牌、外链等。不管是通过百度知道、百度贴吧等渠道去宣传自己，还是通过其他自媒体、新闻源等渠道去发外链，其实这个过程都是在宣传自己的品牌和增加网站外链。
所以外链的维护也是网站SEO优化人员日常工作中不可缺失的一件事。
三、网站数据监测
这个事一般我都会在早上一过来就开始检查昨天网站情况，好根据昨日数据的反馈今天做部分调整。
不管是分析网站日志，还是关键词排名的查询(可以天、7天、15天、一月。做好对比。)、外链情况、蜘蛛抓取、以及昨天编辑人员更新文章的情况。这都需要提前做好当天的规划，才能最大程度上帮助网站。
只有分析好了数据，研究好了对手，你才能凌驾于竞争对手之上。千里之堤，毁于蚁穴。事需要一点点做，网站的SEO优化也同样需要一步步来。
归总：网站SEO优化人员不仅是需要了解网站SEO优化知识，还有网站运营、网络营销、代码编程、美工制图、新闻热点追踪等和网站SEO优化相关的东西，才能干过对手。
作者：UIMOU

在互联网时代，网站就相当于网络上公司的门面，现在很多公司都在做网站优化推广，那么大家知道企业网站为什么要做网站优化推广吗?今天天企网络来跟大家讲解一下!
　　1：多个搜索引擎排名靠前
　　做好网络优化后不但百度，还有360、搜狗、手机百度、UC浏览器、谷歌、有道等搜索引擎都会有一个比较好的效果展现。"花一样的钱，做好几个平台的宣传”，减少任何一个潜在客户的流失。
　　2：自然排名结果，商机更大
　　一般用户对于广告都有一定的排斥，一旦他们分别出来了哪些是广告，就会尽量不去点击，比如，在百度搜索引擎中，左侧上面4-5位都是带有广告字样的。一般用户看见这个就尽量不会去点击。
　　3：高性价比
　　网站做好优化后，不但成本比较低廉，保持的时间也很长久，时间越长，网站效果越好。而竞价广告随着同行业的相互竞争，价格会越来越高。
　　4：永久在线
　　只要网站日常做好定期维护，网站就会全天24小时在线，让新老客户随时随地的找到你的推广信息。
　　5：可不断扩展网站关键词
　　网站可以不断地增加目标关键词，增加网站的流量
　　避免竞争对手的恶意点击
　　有效的避免的你做百度竞价时，你的同行用软件刷你的竞价网站，造成恶意的点击，浪费你的推广费用。
　　深圳网站优化推广成本低廉且只要做的好效果就会很棒，深圳天企网络专业网站代运营，为客户运营、优化推广网站，优化前后效果显著，有兴趣的朋友欢迎咨询~

顾鹏：什么是知识图谱?​zhuanlan.zhihu.com
在上一篇文章中，我们介绍了 “什么是知识图谱”，正如博客中所说，NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是知识图谱的技术上的难点之一。实际上，作为当前人工智能主要的两个研究领域之一，NLP 的难度比 CV （Computer Vision，计算机视觉）大很多。
今天，我们仍然只关注一个问题：自然语言处理能做什么?
推荐一个网站：https://nlpprogress.com/ 。网站收录了几乎所有的 NLP 研究分支，并且跟踪 NLP 在这些任务上的进展（SOTA，state-of-the-art）。网站更新比较及时，至少，当前我们能在部分榜单上看到 XLNET。（北京时间：20190724）
自然语言处理是当前人工智能领域最重要（也是最难的）的研究方向之一，是计算机如何处理和分析自然语言的科学。实际上，自然语言处理不是一个单独的研究领域，它拥有众多研究分支，从文本输入到图像、音频输入，从词法到语法，再到语义，不同分支之间的差异，可能比 NLP 和其他深度学习方法的差异还大。
简言之，自然语言处理，就是让计算机 ”理解“ 自然语言的研究。关于自然语言处理的研究分支的划分，在阅读大量材料之后，仍然没有找到一个标准和完美的分类方式。这是因为许多 NLP 研究分支，会使用到其他研究分支的技术和方法，层层嵌套，互有重叠。本文尽可能从应用的角度切入，介绍自然语言处理的重要研究分支（我们更多叫自然语言处理任务，NLP Tasks）。
语言模型（Language Model）
语言模型根据前文预测下一个字词（word）是什么。下图就是 N-gram 语言模型的示意图，模型根据前几个词的输入，预测下一个词。
语言模型无疑是自然语言处理中最重要的研究分支。语言模型是一项基准任务，可帮助我们衡量我们理解自然语言的进度。并且，语言模型是很多其他自然语言任务的组成部分，尤其是涉及生成文本或估计文本概率的任务。
实际上我们每天都在使用语言模型。例如，输入法工具会根据你之前输入的内容，自动生成下一个字词或者短语，方便我们的输入。又如，我们使用搜索引擎时，搜索引擎会自动生成常用搜索项。
此外，语言模型可以在手写字符识别，语音识别，语法纠错，甚至自动摘要等多个自然语言处理任务中。我们会在后文涉及部分任务的介绍~
语音识别（ Speech Recognition）
以我们天天使用的 IPhone 为例，不论是打字时候的语音输入功能，还是强大的智能助理 SIRI，当我们使用语音和机器进行交互时，背后就有语音识别算法的支持。从语音输入，到手机上识别出来的文字，语音识别完成了从语音数据到文本数据的转换。
语音作为人类最为重要的交流方式，是很多 AI 产品重要的一环，极大关乎用户体验。例如，开车需要导航的时候，我会更倾向于使用百度地图而不是高德地图（百度看到此条请点赞赏，支持点广告费~），因为驾驶员可以仅用语言与导航进行交互，从而完全解放双手，保证行车安全。高德地图则需要点击一下语音输入的按键（2019年04月 9.02.0 版本已加入 “你好小德” 语音助手功能）。（圆回来了，高德也可以点赞赏~）
机器翻译（Machine Translation）
机器翻译我们这些英语没学好的人的福音【笑脸】。我们将一段特定语言（例如英语）的文字输入，输出我们期望的语言（例如中文），输入输出在语义上保持一致。
很久很久以前，机器翻译是一整套算法的集合。例如1954年，第一个机器翻译系统 “Brain”，将俄语翻译为英语。历史好的同学可能已经发现了，那时正值冷战时期，是冷战促成了机器翻译系统的发展【笑脸】。翻译系统首先保存了一份俄语到英语的字典，然后语言模型将翻译好的字词梳理成更合理的语句。
如今，机器翻译基本使用端到端的训练模型，采用 Encoder 和 Decoder 的组合，直接训练整个神经网络模型。我们甚至可以很轻松的识别多种语言（Multi-Language）的输入。
自动问答/对话（Question Answering/ Dialogue）
虽然这里将两个任务放在了一起，自动问答与对话在技术要求上差别很大。一般来说，自动问答有明确的答案，自动对话更多需要人工评估。
阅读理解就是典型的自动问答问题，计算机在阅读一段文字之后，回答一些与文字相关的问题。下图是 BERT 模型在 SQuAD 2.0 数据集上的一个问题可视化结果。SQuAD 是自动问答领域重要的评估数据集。
自动对话则相对复杂，需要计算机能够在对话中表现出人的反应。在这个研究领域，又有很多细分支，有人在研究如何让计算机对说话人的行为进行分类（Dialogue act classification），有人尝试跟踪对话的状态（Dialogue state tracking），也有人在做生成式的对话机器人（Generative-based Chatbot），能够根据对话生成引人入胜的回应。
情绪分析/文本分类/自然语言推理（Sentiment analysis/ Text Classification/ NLI）
情绪分析是当前应用较广的自然语言处理技术。通常，我们将情绪分析当做一个文本分类问题，对文本的情绪进行定性判断。IMDB 评论（IMDB Reviews）是比较常用的数据集之一，拥有 5w 条用户评论及评分，任务需要根据用户评论判断用户情绪是正向的还是负面的，数据集已事先根据用户评分将评论分为正向（Positive）和负面（Negtive）两类。
文本分类问题的范围更大一些，将句子或者文档分配到特定的类别，通常我们将文本划分到特定的主题类别。AG‘s news 是比较常用的文本分类数据集，要求根据新闻标题和简介判断新闻的类别。
自然语言推理（Natural Language Inference，简称 NLI）是自然语言理解一个重要组成，是检验语义理解的重要评价方式，且研究成果具有高迁移性。自然语言推理判断两个句子（前提句 Premise 和假设句 Hypothesis）在语义上是否存在推理蕴含关系。这也是一个分类任务，任务需要最终给出三分类（Entailment，Contradiction，Neutral）中的一个。Entailment 表示句子存在推理蕴含关系，Contradiction 表示句子存在推理矛盾关系，Neutral 表示两者皆否。
信息检索（Information Retrieval）
搜索引擎就是信息检索很好的例子。信息检索任务需要根据输入的信息，返回与之相关的资源，例如网页、论文、图片等等。我们在图算法中介绍的 TF-IDF 算法，就是一个典型的信息检索评分算法。
关于信息检索，推荐一本书《Introduction to Information Retrieval》
（https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html ）
，作者 Chris Manning。你也可以在这里找到在线课程。
（https://web.stanford.edu/class/cs276/ ）
信息抽取（Information Extraction）
我们在前面的博文中介绍过知识图谱（Knowledge Graph），可以说，是信息抽取技术催生了基于互联网信息的大型知识图谱。
信息抽取任务从大量的网页信息中识别出实体（Entities）和它们之间的关系（Relations），获得这些 fact 之后，还要进行实体和关系的消歧与合并。所以，信息抽取是一系列的任务的集合，包括命名实体识别（Named Entity Recognition），词性标注（Part-Of-Speech tagging），指代消解（Coreference Resolution），关系抽取（Relationship Extraction），时间抽取（Event Extraction）等等。
生成类任务（Generation）
这个名字你可能会很陌生，然而生成类算法离我们并不遥远。自动摘要（Automatic Summarization）是一个典型的任务，根据输入的一段文字，生成一段相对简短的摘要。
此外，其他文本生成类任务例如生成歌曲、诗歌，例如根据图片自动生成描述文字（image caption），例如对输入文本进行风格改写等等。对了，语言模型也是生成类任务的一部分。
句法规则相关（Tagging/ Chunking/ Syntax/ Parsing）
句法规则是语言学较为关注的任务，也是很多其他任务的组成部分。句法规则关注如何把字词和短语组合成句子的规则。上小节提到的词性标注（POS tagging）就是典型的例子。
文本分块（chunking，一般也叫浅语法，Shallow syntax）关注文本的句法结构。
Constituency parsing，从句子中抽取分析树：
Dependency parsing 分析句子中的依赖关系：
总结
今天的总结，没有 Reference 了，推荐一些材料或课程作为 NLP 入门吧~
《数学之美》，吴军，2012。本书鲜有公式，更多地从数学趣味的角度讲解计算机技术，篇幅中不少涉及了自然语言处理的内容，对小白是一个很好的入门
CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning，Stanford Winter 2019，http://web.stanford.edu/class/cs224n/ 。斯坦福在自然语言处理的地位是不言而喻的，斯坦福的公开课是一个非常好的系统化的课程
《Speech and Language Processing》，Dan Jurafsky & James H. Martin，https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ 。最经典的自然语言处理课本，截止2019年7月25日，本书第三版还在草稿中，你可以从这个链接找到最新的章节
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