2024年数据动态制作网站 篇1
你想通过python代码来判断数据是不是动态生成的，这个目前来说，不好实现，至于利用python进行抓包分析，获取数据的Request URL，这个实现起来复杂，而且没有必要，手动F12很快就能发现答案，数据是不是动态的，一目了然。静态的数据在网页源码中，动态数据不在网页源码中，对比网页显示内容和网页源码，很直观就发现了。
1.静态数据如下。
网页显示内容：
网页源码内容：
能在网页源码中找到对应的数据，则不是动态加载的。
2.动态数据如下。
网页显示内容：
而实际数据如图，不在网页源码中，动态加载数据：
至于动态数据URL的话，你可以直接抓包分析就行，实现起来很简单：
一般情况下，数据页面的URL参数都是有规矩可循的，一页一页的翻转，参数也是固定那几个参数，值的话，会按规律以此递增变化，但是有些网站会进行加密，这个你就要自己好好分析了。普通情况下，动态数据都是个json文件，通过json包或正则表达式都可以完成数据的提取，希望以上内容对你有所帮助吧。
2024年数据动态制作网站 篇2
实话实说，个人接触到使用Xml文件方式来保存数据的场景少之又少。除去求学期间根据课堂要求做静态网站时用于存储一些展示性数据，还有就是在WPF开发中保存一些常用但又不经常变化的离线数据。反而常使用Xml来做配置文件（例如SpringMvc、MyBatis和LogBack）网络数据传输和交互标准（例如WebService）、工作流设计（例如Activiti6）等情况较为常见。
Xml用于单设备数据存储的情况还说得过去，例如离线数据同步可以放在Xml数据文件中。在传统行业电商平台的规格，材质，产区等属性相对固定，Xml文件能很好胜任。再比如做一个内部使用的抽奖程序，将潜在用户群体以Xml方式保存也是不错的选择吧。所以Xml文件充当小型离线数据库还行。
而数据库的范围就比较宽泛，大致可以分为关系型数据库和非关系型数据库两大类。
关系型数据库以Oracle和MySql最为流行，学过编程的朋友应该耳熟能详，也是职场面试经久不衰的考察重点。
而NoSql算是后起之秀。在业务繁多复杂的当下，一些场景下关系型数据库应付起来相当吃力，有着更为复杂分类的非关系型数据库孕育而生。NoSql在搜索引擎（ElasticSearch）、键值（redis）、面向文档（Mongodb）和列存储（Hbase）等方面都能做到得心应手。这些就让其有着更强的业务针对性，相比传统关系型数据库有着质的提升。下面简单列举几个应用场景。
Redis可用于计数、分布式锁实现、单点登录、限流和缓存数据等；
在复杂页面的数据不便以表数据结构保存时，使用Mongodb整页存储方便又简单；
Elasticsearch就是以空间换时间典型代表，在做搜索引擎和日志记录（ELK）等方面有很大优势；
Hbase不必再像关系型数据库那样以行为存储单元，而是以列为基准，非常便于数据结构拓展。
当下流行徽服务和各种解耦，连关系型数据库都不再设计外键关系，非关系型数据库大行其道，Xml文件用来保存数据显然已经不合时宜，当然也不能否认关系型数据库的地位和Xml的作用。重要数据或某些行业的特殊性还是要以关系型数据库为根基，毕竟事务、稳定性、安全性和技术恢复支持等方面需要考虑的重点。
2024年数据动态制作网站 篇3
想要做好大数据分析，其实有很多的软件都可以实现
最简单的Excel就可以实现，前提是你得熟练运用Excel和VBA
专业的数据分析师一般喜欢R语言这样编程工具
而Python问世以来，很多人都选择了matplotlib
这些工具虽然都能实现数据分析，但是都需要相应的编程基础，小白学习起来十分的困难
因此，新手不如使用简单灵活的BI工具来进行数据分析，上手快，学习成本很低
那么，有哪些BI软件是适合新手用的呢？
话不多说，先上图！
前方多图预警！！！
！！！！
看到上面这些科技感十足的数据分析图，是不是感觉酷炫到颜值爆表？
这些就是使用BI软件制作出来的，而且绝对的简单方便
下面，小编就以FineBI为例子，介绍一下新手该如何做好数据分析，走向数据大神的道路！
但是，在此之前，我们首先要了解一下，做数据分析的思路是什么？
数据导入：第一步要通过连接数据库或者导入EXCEL完成数据导入，EXCEL比较好说，但是如果你想连接Oracle、MYSQL、SAP BW、HANA等数据库的数据，就要求你所使用的软件能够支持对接各类数据源，例如FineBI；
数据准备：第二步是对数据进行简单的处理，选择要分析的字段，然后按照你的需求进行分类、汇总、新增列、合并、行列转换等等；
数据分析：第三步是通过创建组件进行数据分析，如果没有目的，可以通过简单的拖拽字段，看看自动生成的数据是什么趋势，寻找规律，进行探索式分析；
数据可视化：第四步就是要将组件按照主题在仪表板上进行组合美化，然后完成收工，实现导出或者分享等功能；
了解完数据分析的基本思路之后，我们就可以开始着手用BI工具进行数据分析了！一、数据导入
简单来说，就是要将杂乱无章或者毫无头绪的数据，导入到你的BI工具之中
前面已经说过，数据的导入是通过Excel、r语言脚本或者连接数据库实现的，要求BI工具能够打通各种数据源
以FineBI为例，FineBI能够从各种数据源中抓取数据，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等数据库，还支持SAP BW、HANA、Essbase等多维数据库
具体的操作是通过业务包的形式进行数据的分类管理，而使用者只要通过简单的鼠标操作就能完成数据导入二、数据处理
完成数据导入之后，就可以通过添加自助数据集来进行自主的数据处理
你想要分析什么内容，就可以对什么内容进行处理，最好是实现过滤字段、分类汇总、新增数据列、排序、合并等等处理功能
要是想更加深入的进行数据分析，就需要BI工具拥有数据挖掘等功能
比如FineBI提供的时间序列、聚类、回归等算法，可以与图形分析结合，强化预测判断能力
同样的，整个数据处理过程只需要简单的拖拽，就能够轻松完成三、数据探索分析
准备完数据之后就可以数据分析了，FineBI是通过图表、地图等形式创建组件来进行探索分析的
第一步创建组件，作为你进行数据分析的载体
创建完组件之后，你就可以随心所欲的进行数据分析了
基本操作就是通过拖拉数据集中的字段，选择图表类型，FineBI就会自动生成你想要的效果
FineBI会自动识别经纬度，完全不需要你来动手
比如下面制作的数据地图，制作起来简单方便，使用者还可以根据喜好，进行进一步的美化
如果你实现数据一层一层的效果分析，通过FineBI也可以轻松实现
例如下面的效果图，在地图上点击某个省，就可以进入该省份的数据地图
此外FineBI还支持数据联动、过滤等功能，让你的数据分析拥有更高的交互性
除了数据地图，FineBI里还有相当丰富的组件类型
无限组合的图表展示将带来无限的视觉分析可能
可以满足你的任何场景需求四、数据可视化展示
进行到这一步，数据分析的工作就已经完成90%了
但是这最后一步也是相当重要的
因为数据分析是要给人看的，其展示效果一定要直观清楚，这一点FineBI通过仪表板驾驶舱就可以实现
FineBI仪表板就像一个画布一样
之前制作好的各种组件可以直接在这个画布上进行拖拉组合
最后再进行进一步的美化，就可以实现最终的效果
怎么样，看完了上面的内容，是不是感觉做数据分析也没有那么难
BI商业智能本身就是一个数据分析的工具，十分适合新手
哪怕是新手，哪怕你不会编程、不会python、不会r语言
用FineBI这样的工具也能轻轻松松做出有深度的数据分析！
2024年数据动态制作网站 篇4
谢谢邀请。
这是一个好问题。
目前网站，主要分动态网站和静态网站。
静态网站：其网页内容主要是通过写死的 html呈现给浏览器；
动态网站它的网页内容，可能是通过后端编程语言 如 （java, .net, php 等）动态生成的。
如何分析网站是用何语言开发主要看它的服务器端语言是什么。
举几个例子：1） 查看网页的后缀名
含 .do的 网址，可能是 java开发，而且用到了 java servlet技术;
含 .jsp的网址，可能是用 java开发；
含 .aspx 的网址，可能是用 asp.net开发
含 .asp的网址，可能是用 asp开发；
含 .php的网址，可能是用 .php开发；
2）通过firefox等工具查看网络请求与网络响应
通过 Firefox 打开一个网页, F12打开调试跟踪工具，F5刷新一下网址，看网络请求，分析 Request Header 与 Response Header.
当然，有时也可以通过分析 cookie 或 session去发现一些痕迹。
如下，我们可以清晰的看出：
当前网站主要是用 asp.net 技术开发的，而且用的还是 asp.net mvc的框架。
3） 通过 w3techs.com 如下所示
https://w3techs.com/sites/info/sina.com.cn这里的 sina.com.cn 可以替换成你要查看的网址， 这里，我们可以看到 新浪的网站主要是用PHP开发的。
4） 用多种编程语言开发的多个子站点集成当然，有些网站可能用了不止一种后端开发语言开发，可能是多个语言的合集，多个子站点集成在一起，这种情况不能很好的判断。
5）伪静态，或 反向代理也有一些网站使用了伪静态，或者是 反向代理，把真实的网络资源请求给包装隐藏起来了，这种情况也不能很好的判断。
希望能帮到你，谢谢。
(结束)