网页模板相关知识

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网页模板相关知识

1）模板的概念：作为创建其它文档的样板的文档。创建模板时，可以说明哪些网页元素不可编辑，哪些元素可以编辑。其扩展名为.dwt。 2）模板的作用：有利于保持网页风格的一致；提高工作效率。 1．创建模板 1）创建一个全新的模板：在模板面板中，使用快捷菜单按钮或单击面板上的新建按钮 模板面板的打开：Window菜单--Templates 2）创建基于文档的模板：File菜单-Save As Template 2．设置模板页面属性 1）用模板创建的文档继承模板的页面属性，页标题除外。 2）设置：Modify菜单-Page Properties 3．定义模板的可编辑区 1）定义模板的可编辑区 在模板文档中选定对象、Modify菜单、Templates、New Editable Region 2）取消可编辑区标记 Modify菜单-Templates-Remove Editable Region 1．应用模板创建文档 1）应用模板创建文档 使用模板创建新文档：File菜单-New From Template 或：File菜单-New-从模板面板中拖一个模板到文档 对现有文档应用模板：Modify菜单-Templates-Apply Template to Page-模板面板中选定模板-单击Select 或：从模板面板中拖一个模板到文档中 或：从模板面板中选定一个模板，单击Apply 2）可编辑区和锁定区 在应用了模板的文档中，只有可编辑区的内容才可以修改。 3）把页面从模板中分离出来 如果要对应用了模板的页面的锁定区进行修改，必须先把页面从模板中分离出来。 具体操作：Modify菜单-Templates-Detach From Template 2．修改模板 在模板面板中选定模板、单击编辑按钮或双击模板名称或使用快捷菜单的Edit、编辑完成后保存 3．更新站点中使用模板的所有文件 Modify菜单-Templates-Update Pages 系列文章目录

提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

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提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

• 系列文章目录
• 前言
• 一、pandas是什么？
• 二、使用步骤
  • 1.引入库
  • 2.读入数据
• 总结

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤 1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv( 'labfile.oss.aliyuncs/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

• 前言
• 一、pandas是什么？
• 二、使用步骤
  • 1.引入库
  • 2.读入数据
• 总结

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤 1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv( 'labfile.oss.aliyuncs/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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