이 글에서는 파이썬을 이용해 워드프레스 소설 사이트에 모아서 저장하는 방법을 설명합니다. 사용법이 매우 간단합니다. 필요한 친구들이 참고할 수 있습니다.
파이썬을 이용해 소설을 만들었어요. 워드프레스 스탠드.
다음은 주로 건설 과정에서 사용되는 기술에 대해 이야기합니다. 크게 다음과 같은 부분으로 나누어집니다.
워드프레스 테마 선정
참신한 콘텐츠 개선
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사이트 배포
WeChat 공개 플랫폼 구축
1. WordPress 테마 선택
PHP 코드 작성에 익숙하지 않기 때문에 웹사이트를 직접 작성하다 보면 다양한 보안 취약점에 부딪힐 수 있습니다. 현재 인기 있는 블로그 프레임워크인 wordpress, joomla 및 drupal을 비교하면서 마침내 더 폭넓은 독자층을 보유한 wordpress를 선택했습니다. 그러다가 소설 템플릿 세트를 선택해서 시작했습니다~~
2. 소설 컨텐츠 개선
2.1 데이터 캡쳐
소설을 위해 사이트에서 가장 중요한 것은 소설의 내용입니다. 기존 시장에서 인기가 높은 신규 수집 플러그인에는 여러 가지 단점이 있으며, 데이터 캡처에 대한 자체 전문성을 바탕으로 여러 신규 사이트에 대한 타겟 크롤링을 사용합니다. 수십 개의 필드가 세분화되어 MongoDB 데이터베이스에 저장되며, 반복적인 크롤링을 방지하기 위해 가중치 판단이 구현됩니다.
2.2 콘텐츠 업로드
워드프레스 프레임워크로 인해 클래식 WordPress 라이브러리 파일인 wordpress_xmlrpc는 콘텐츠 업로드에 필수적입니다. wordpress_xmlrpc는 새로운 기사 콘텐츠와 태그를 업로드하는 데 사용됩니다. 그러나 라이브러리에는 여전히 제한 사항이 있습니다. 기사분류를 다양하게 입력하는 것은 소용이 없습니다. 그래서 제가 직접 워드프레스를 시뮬레이션해서 포스트 디렉토리의 각 필드를 자동으로 분류해 봤습니다. 동시에 새로운 정보 입력 게시물에는 엄청난 양의 정보가 있고, 단순 시뮬레이션 로그인 게시물에는 필드가 너무 많습니다. 마지막으로 MySQL 데이터베이스에서 관련 데이터를 직접 삽입하여 업데이트하는 것을 고려했습니다. 요약하면 세 가지 업데이트 방법이 있습니다.
wordpress_xmlrpc 모듈 업로드
python은 백그라운드 로그인 및 활성 업로드를 시뮬레이션합니다
MySQL 데이터베이스 관련 콘텐츠를 직접 업데이트하여 프런트엔드 업데이트
3. 사이트 배포
사이트는 Alibaba Cloud를 사용합니다. CentOS 서버. Linux 시스템에 익숙하지 않은 저는 wdcp 제어판을 사용하여 wordpress 사이트 배포를 구현합니다. 이 단락은 다시 반복되지 않습니다.
4. WeChat 공용 플랫폼 구축
WeChat 공용 플랫폼은 Linux 서버 + Flask + MySQL로 배포됩니다. 데이터베이스에서 소설 제목을 검색하면 그림과 텍스트가 소설의 이름과 링크를 반환하므로 언제 어디서나 위챗에서 소설을 읽을 수 있습니다.
Python을 사용하여 WeChat 공개 플랫폼을 구축하는 구체적인 단계는 이전 칼럼인 Python을 사용하여 WeChat 공개 플랫폼 개발을 참조하세요.
이렇게 소설 사이트 구축이 실현된다. 사실 위 방법은 이런 사이트 구축에만 국한되지 않고 타오바오 게스트사이트, 유흥사이트 등 구축에도 적용 가능합니다. 🎜>이 소설 사이트는 제가 연습한 것입니다. 지금은 주로 개인적인 용도로 사용하는 소규모 프로젝트입니다. 침해 문제가 있는 경우 제때에 연락주시면 관련 내용을 삭제하겠습니다.
위 내용은 Python+Wordpress를 사용하여 새로운 웹사이트를 만드는 단계 개요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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