摘要：互联网时代校园网中存在着大量的信息资源,学生与教职工在寻找相关信息时往往面临着信息不准确、搜索效率低下等问题。为解决校园网信息搜索中的问题,本文基于python,结合Scrapy爬虫框架,设计一个实用、准确、高效的校园网搜索引擎。首先,阐述python与搜索引擎相关概述;其次,对校园网搜索引擎进行设计,包括总体架构设计、网页抓取模块、索引与查询模块及前端展示模块设计;最后,实现校园网搜索引擎。校园网搜索引擎的设计能够为学生与教职工提供良好的信息检索体验,也可以为其他领域搜索引擎的开发提供借鉴与指导。

摘要：为了优化网站页面布局效果,提高网站访问率,引入python技术,开展基于python技术的网站页面布局优化设计研究。首先,基于网站页面视觉特征,按照页面布局整体性原则分块处理页面,减少页面冗余信息。其次,利用python技术,从页面尺寸、布局形式、内容模块等方面,优化网站页面布局。最后,调整页面字体字号与色彩,改善网站页面布局的视觉效果,实现页面布局整体优化设计目标。实验分析结果表明,应用提出的优化设计方法后,网站页面的访问率得到了显著提高。

摘要：随着学校数字化建设的加快,校园的各种信息也不断增加,对信息进行查找和定位也逐渐变得的困难。大多学校还是使用一般搜索引擎进行站内信息的搜索,利用这样的搜索引擎一般不能及时地得到新消息。而且如果一些学校使用的二级域名或是用IP地址直接作为网站,那么很难被通用的搜索引擎给搜索到。所以本文将基于python技术对校园的搜索引擎进行分析,提供一些设计方案仅供参考。

摘要：面对高速发展的经济以及科技新突破给我国带来的翻天覆地变化,互联网已经普及国内外,人们的生活也因科技的作用而便利了很多,但科技是一把“双刃剑”,互联网的高速发展与各种信息的传播也让给我们带来了“信息污染”,一时间很难辨别信息的正确性。对于校园数字化建设来说,也同样不可避免的会受到“信息污染”的干扰,各种无效信息使我们对正确信息的查找与定位变得艰难,而调查发现对于很多学校来说,大多是运用很普通的搜索引擎检索信息,而普通的搜索引擎难以搜集到有效、正确的信息。针对上述问题,为了还学校一个高效、清净的信息环境,笔者将结合python技术对校园网的搜索引擎进行相关介绍和设计,设计方案仅供参考。

摘要：随着技术升级与革新,校园网数字化建设成为高校的工作重点。校园网定位和查询信息是资源应用的必要路径,文章基于python技术设计校园网搜索引擎系统总体架构,说明应用Scrapy如何达成总体架构的设计任务。并分别给出基于python技术设计网页抓取模块、检索与索引模块以及前端展示模块的具体方法,以期为校园网数字化建设工作提供支持。

摘要：如何有效地管理和维护现有的信息系统,按照运行维护管理方法和标准,结合实际情况,建立一套融合组织、制度、流程、技术和经费于一体的运行维护管理体系已成当务之急。本文使用python的Web设计架构,利用Django在智慧运维平台研发阶段和借助python技术在数据整合方面的优点,完成井下运维工作人员使用客户端监测器就能够达到持续化集成的目的,同时对井下多系统进行实时监测。最后,通过实验研究表明:本文设计的井下多系统智慧运维平台主要是通过使用互联网+、Web技术、大数据等多种信息化技术,该平台可以实现实时监控、预测报警、决策处理以及安全保护等多种功能能,能够为研发井下多系统运维平台提供支持。

摘要：本研究以中国科学院科技专家库建设为案例,探讨了在信息安全环境下利用智能技术完善并更新专家库信息、运用综合指标遴选专家的路径,在此基础上总结了中科院科技专家库信息系统的设计与实践。首先,基于python大数据网络爬虫技术和文献情报分析相结合的方式,补充专家基础数据,并定期更新专家信息;其次,建立专家信誉度评价指标体系;第三,在遴选专家时,运用TF-IDF算法对项目和专家信息进行关联分析,并结合学科分类标准对专家研究领域分类,以提高项目-专家研究领域的匹配度;第四,综合各项关键指标遴选确定最终候选专家;最后,在此基础上设计并开发了中科院科技专家库信息系统,有效提升了专家库管理和专家遴选的工作效率。

摘要：传统搜索引擎模式存在新消息获取不及时、无法搜索通用引擎等问题,为此设计基于python技术的校园网搜索引擎。首先分析搜索引擎的建立流程,其次分析Scrapy爬虫框架的工作原理,再次借助统一资源定位系统(Uniform Resource Locator,URL)去重策略优化校园信息查询流程,最后分析Scrapy爬虫框架爬虫防禁止策略。

摘要：本文结合某通信运营商集团公司下属地市公司的实际情况,依托python技术,进行了同类项目标准化采购辅助工具的开发应用研究。实践表明,该工具兼具“小而美,专注度高”的特点,取得显著的成果。

摘要：供应链作为一个信息链、资金链、物流链、客户链、产品链,其包含的数据可以按照不同的主题进行划分,覆盖了产业链的各个方面,从原材料到终端产品销售等每一个关键环节,因此积累的数据也非常大。为了提高供应链数据处理效率,需要使用先进的SQL及python技术,设计一个强大的数据仓库,能够针对供应链数据进行可视化分析、数据挖掘和知识发现,从而提高供应链管理的准确性和可靠性。