由於奧迪A5 Coupe的車身線條都偏硬朗，所以它很難體現出Coupe那種優雅，更像一款雙門的大型“小鋼炮”。奧迪A5有一款叫哥特蘭綠的專屬車漆，象徵著“復古騎士”，其實還是挺有味道的。從奧迪A4L的名字我們就可以看出，奧迪A4實現國產時並沒有保留標軸版，所以奧迪A5 Coupe的軸距要比國產奧迪A4L的短。

有許多走高端路線的汽車品牌，為了建立豐富的汽車產品線，基於同一個車型平台往往能衍生出轎跑版、三廂版或旅行版等車型，通過這些車型的差異取向，去滿足不同消費者的個性需求。我們通過對這些車型的特性分析，發現他們的最大差異在於外觀、實用性和售價。

通過這樣的大致分析，我們就可以理解到為什麼傳統的三廂車是銷量最大，因為它的特性很均衡，而且受眾廣，在實現國產的情況下，價格也有很大優勢。不過我們今天的話題是那些很炫酷但又不是太實用，而且賣得很貴的轎跑車型，也就是我們常說的Coupe。

如果問Coupe車型最值錢的地方在於哪裡？我認為是車身側面，一般情況下，Coupe車型與同平台的三廂車型往往在底盤架構和動力總成方面是一致的，最大的區別在於Coupe車型是雙門的，由於是雙門設計，後排空間受到了很大限制，而且後排只能設定兩個座位，乘坐空間也非常拘束，但是也因為由四門變成了雙門，車身側面的美感上升了不止一個層次，而且都是無框車門，這種姿態上的進化，就是Coupe車型的價值所在，這也就是我們所說的“顏值即正義”。

那麼這些Cuope車型到底要比三廂車貴多少呢？又帥了多少呢？我們通過幾款熱門的車型分析一波。

奔馳C級/C級Coupe

首先第一款Coupe車型是奔馳的C級，由於進口版本的奔馳C級Coupe並沒有1.6T動力的版本，最低配置為C 200，指導價38.08萬，相對於同動力同配置（配置接近）的北京奔馳C 200運動版，指導價為31.28萬，兩車差價6.8萬，這6.8萬多了什麼？

外觀方面，C級Coupe的前臉配有星輝大標中網，側面與三廂版一樣是採用雙腰線的設計，但是由於少了兩個門，而且車身高度也更低，所以側面看起來的效果非常優雅；而尾部的設計也有所不同，更小的后風擋，扁平式的尾燈樣式，更簡潔的尾箱蓋設計，都使得C級Coupe的尾部具有更寬大的視覺效果。

尺寸方面，C級Coupe的軸距和C級三廂標軸版的保持一致，這也象徵著它們源自同一平台。但這不意味着它們有相同的空間表現，如果是170cm以上的人，就不要考慮坐進後排了，實在太難受。

內飾樣式也基本保持一致，不過根據車主反映，C級Coupe的內飾會更具質感，畢竟是進口車型，一些用料和做工還是比較優越。

進口的C級Coupe除了沒有1.6T的動力外，2.0T的高低功率版與國產C級保持一致，只是在調校方面有小小差異，但基本感覺不出來。

寶馬3系/4系 Coupe

其實現在的4系Coupe就是過去的3系轎跑版，只是現在獨立出來了，現款寶馬430i M運動套裝版指導價為52.59萬，而國產的華晨寶馬330i M運動曜夜版指導價為45.20萬，兩車差價7.39萬。看上去還好，實際上現在華晨寶馬330i的優惠幅度非常大。

首先4系Coupe由於“雙腎”和“天使眼大燈”的設計跟3系有一點點差異，加上下進氣格柵也比3系更扁平，所以整個前臉都是更扁平的；側面的確也比3系更拉風，但是實際上3系的側面也是非常協調和優美的；尾部除了尾燈的設計有一點點不同，其他的差距並不大。值得一提的是4系有一款專屬的“海岸藍”車漆。

尺寸方面，寶馬4系coupe的軸距與3系標軸版的保持一致，但車身高度也是更低，所以造型當然更拉風。

內飾不要說出自同平台的車了，對於寶馬來說，3系和7系的內飾風格就一個樣。上圖方向盤的樣式不同主要是因為基本版和運動版的差別。

由於寶馬4系Coupe為進口車型，所以也沒有配備1.5T的動力，不過卻多了一個3.0T的動力，但又跟M4的3.0T不一樣，功率比M4的要更低。

奧迪A4L/奧迪A5 Coupe

現款奧迪A5 Coupe 40 TFSI時尚型指導價39.80萬（看似很便宜，實際聽說要加價），而對應的現款國產奧迪A4L 30周年年型 40 TFSI 時尚型指導價為34.57萬（現優惠幅度還不錯，應該有4萬左右），兩車差價5.23萬（所以實際差價應該上10萬，具體以4S店為準）。

相對於奧迪A4L，奧迪A5 Coupe的前臉也有所不同，大燈樣式更簡潔凌厲，六邊形的進氣格柵更扁平，整個前臉也是更扁平的風格；而側面的腰線呈“大波浪”的走勢；尾燈的設計則更運動。由於奧迪A5 Coupe的車身線條都偏硬朗，所以它很難體現出Coupe那種優雅，更像一款雙門的大型“小鋼炮”…？奧迪A5有一款叫哥特蘭綠的專屬車漆，象徵著“復古騎士”，其實還是挺有味道的。

從奧迪A4L的名字我們就可以看出，奧迪A4實現國產時並沒有保留標軸版，所以奧迪A5 Coupe的軸距要比國產奧迪A4L的短。

內飾風格兩個幾乎保持一致，基本也就材質或配置的小小差異。不得不說奧迪內飾的科技感或高級感真非常強。

動力方面，奧迪A5 Coupe除了有沒配備1.4T的動力，2.0T的高低功率版也與國產的奧迪A4L保持一致；如果你要更強的動力，那就要上奧迪S5，甚至奧迪RS5了。

英菲尼迪Q50L/Q60 Coupe

最新款的英菲尼迪Q60 2.0T豪華版指導價為38.98萬，而相同動力，配置接近的最新款英菲尼迪Q50L 2.0T豪華版的指導價為36.98萬（現有5萬左右的優惠幅度），兩車差價2萬元，就指導價來看，差距的確非常小。

要說英菲尼迪Q60 Coupe與英菲尼迪Q50L在外觀上的差距，無論是整體還是細節都有所體現，更大尺寸的中網、更精緻的大燈和尾燈造型、更具動感的C柱設計，整體外觀更寬、更扁。對於英菲尼迪的Q60 Coupe，可以說是以上車型中最動感或最性感的一款了，車身那些流暢且優美的曲線可以說是把Coupe那種美感展現得淋漓盡致。

由於英菲尼迪Q50實現國產時也沒有保留標軸版，所以Q60 Coupe的軸距是和進口版，沒加長的Q50保持一致。

內飾風格兩車也是一個樣，但材質方面應該也有一點點不一樣，或者說座椅的設計不同，Q60的座椅會更偏向運動風格。對於這兩款偏向運動的車型來說，這套內飾並沒有很激進，而是通過大面積的皮質營造比較豪華的氛圍。

動力方面，現款Q60隻有一個動力可選，也就是和Q50L一樣2.0T。但Q60在海外有3.0T的版本，如果你對動力有比較高的追求，就只能選擇平行進口了，但那樣的價格當然也貴得離譜吧。

雷克薩斯IS/RC

其實雷克薩斯RC與以上所有的Coupe都不同，它是出自跑車平台的純種跑車。但是，由於雷克薩斯RC的調節和設定都非常偏向於豪華和舒適，就連排氣聲浪也是模擬出來的，而且它也是跟雷克薩斯IS共享同一套動力總成，所以經常會被誤以為是雷克薩斯IS的Coupe車型。

那麼作為一款跑車，獨立的平台，價格當然會很貴，最受歡迎的200t F SpORT版本指導價為52.80萬，而現款雷克薩斯IS 300 F SpORT版的指導價為36.90萬，由於兩款都是進口車型，所以基本都沒什麼優惠，兩車差價15.9萬。畢竟RC是跑車嘛…可以理解。

由於出自不同的平台，所以軸距也是不同的。而整個外觀造型，比起IS，雷克薩斯RC更長，更寬，更矮，那當然也更帥咯。

同為F SpORT版本，那源自LFA的“机械式液晶”是必不可少的，兩車內飾風格基本保持一致，但細心的朋友就會發現，其實還是有所不同的，就在中央空調出風口下方的中控面板，IS是陷進去的，而RC是揚出來的。還有就是擋桿後面，RC配有一個小型“手寫板”。

動力總成是共享的，講道理，RC比IS少了兩個門，那就應該更輕，也跑得更快。但事實並非如此，同是F SpORT版本，RC的整備質量要重一點點，RC的官方百公里加速為7.5秒，而IS的官方百公里加速為7秒。

總結

最後，通過上述車型對比，如果不考慮終端優惠，其實那些進口的Coupe車型也沒有我們想象中那麼貴，也只不過比同級三廂車型貴個5、6、7萬。至於實用性，你也別指望它們的後排有什麼驚喜了，總之，1米7以上的乘客“免進”後排。其實對於中國市場而言，說後排不重要的人只是少數，但說顏值不重要的人更是少數，那麼對於顏值、後排、價格，你會怎麼選？本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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0L V8雙渦輪汽油發動機，能爆發出最大功率522馬力，峰值扭矩670牛·米，傳動系統匹配7速雙離合變速箱，百公里加速性能方面能去到3。8秒，極速高達309km/h。又是一輛貼心為你省下買吹風筒的汽車。都知道梅賽德斯-AMG GT非常迅猛兇惡，它最初的研發目標就是衝著保時捷911而來，無論在跑車市場亦或是各種賽事當中。

梅賽德斯-AMG又來新車了，這回是AMG GT S車型新增了Roadster（敞篷版）版本，官方於近日發布了最新的車型官圖，新車上市后，其定位將介於AMG GT Roadster以及AMG GT C Roadster車型之間。其中，新車還搭載了4.0L V8雙渦輪汽油發動機，最大功率高達522馬力，與AMG GT S硬頂版車型保持一致的強悍性能。

外觀方面，最大的不同就是將硬頂更換為黑色軟頂敞篷，前保險杠的左右兩側進氣口以及翼子板散熱口的內部鍍鉻飾條更換為啞光黑色，且左右兩隻外后視鏡和AMG輪轂均採用為黑色設計，其目的是為了與靚黃色車身配色和剎車卡鉗形成撞色衝擊，增強跑車在外觀上的視覺撞擊感。對於這樣的玩樂型跑車，此設定無可厚非，相信也會討好許多富家公子們的歡心。

內飾部分，Roadster版本相比硬頂版本的變化不多，主要的變化在中控擋把操作區域，將原本的大面積鋼琴烤漆材質更換為鍍鉻材質，空調出風口也由原來的鋼琴烤漆加鍍鉻雙層邊框，統一更換為鍍鉻邊框，極大地提升了車廂戰鬥氣氛，且車廂內隨處可見的縫線顏色也變為黃色，與外觀的主題色形成呼應。

車身尾部方面的變化則更加具有質感，不僅取消了硬頂版車型在下保險桿底部的橫向鍍鉻飾條，且在可升降尾翼部分新增了一處剎車光源，進一步提升對後車的安全距離警示，畢竟AMG來者不善。

動力方面，新車延續了硬頂版AMG GT S車型的動力系統，搭載4.0L V8雙渦輪汽油發動機，能爆發出最大功率522馬力，峰值扭矩670牛·米，傳動系統匹配7速雙離合變速箱，百公里加速性能方面能去到3.8秒，極速高達309km/h。又是一輛貼心為你省下買吹風筒的汽車。

都知道梅賽德斯-AMG GT非常迅猛兇惡，它最初的研發目標就是衝著保時捷911而來，無論在跑車市場亦或是各種賽事當中。有趣的是，在两天前剛結束的2018紐伯格林24小時耐力賽的頒獎台上，兩台梅賽德斯-AMG GT3賽車左右“陪伴”保時捷911 GT3 R登頂，儘管這並不能說明兩款車之間的性能差異，但後者這回免費做了波廣告，而梅賽德斯AMG GT則默默地發布了此新車官圖，有冤家的戲顯然更加有趣。

與保時捷911一樣，梅賽德斯-AMG GT的全系產品還是非常完善，從476馬力到585馬力，無論是“過日子”還是賽道控都能找到對應合適的車型，而此次推出Roadster（敞篷版），更是進一步完善產品線。當然對於這級別的消費者講，同價位同配置這樣的選購對比壓根沒有意義，還不如關心一回，這台AMG GT S Roadster版本，除了在賽道意外，還能滿足我們怎樣的想象力呢？

要不你提提意見試試看？本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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5s，提速時可謂是又快又順，高速再加速也不會有底氣不足的情況。說起商務車，恐怕就不得不提邁騰。儘管外形變得年輕化了不少，整個前臉設計就像一位西裝革履的年輕人，既有朝氣，又不失嚴肅。側麵線條修長，看上去較為舒展，尾部鍍鉻雙出排氣口較為有精緻感。

俗話說：“先敬羅衣后敬人”，意思就是先看一個人的着裝再看一個人的內涵。因此，那些做銷售的人，大多都是西裝革履的樣子外出洽談。同時，談生意難免需要一輛靠譜的交通工具。

就20萬左右這個區間而言，可選的車型還是比較多的。無論是選擇轎車，還是選擇SUV，最重要的一點就是外形足夠端莊，不能給人一種花哨的感覺。下面這6款車就挺適合用來商務洽談的。

BX7的外形設計簡約為主，瀑布式的中網格柵大氣耐看，大燈與中網相連的設計，更好地展現出了設計的一體感，霧燈處的鍍鉻裝飾條實屬畫龍點睛之筆。側面五輻式輪圈頗有高級感，尾部設計簡潔大氣。

BX7的2.0T+6AT調校得頗為平順，低速蠕行時的動作較為自然，深踩油門時的降擋也爽脆不含糊。即使是在高速時再加速，BX7也不會有底氣不足的情況。應對顛簸路面時，雖然BX7的左右晃動稍微多了一些，但是濾震還是足夠厚實的。

柯迪亞克的前臉同樣是採用了豎條形的鍍鉻裝飾條設計，儘管面積沒有BX7那麼大，但是裝飾條看上去更為精緻。大燈的造型頗為嚴肅，與進氣格柵相連的設計，較為有一體感。側麵線條平直，不規則的尾燈設計蠻有特點，隱藏式的排氣足夠簡潔。

柯迪亞克的2.0T低功版車型配的是7擋雙離合變速箱，開起來的感覺還是頗為舒爽的。低速蠕行時的頓挫控製得還算可以，零百成績也能去到8.5s左右。底盤是偏歐洲化的調校，過濾震動時較為有韌性。

冠道是這幾款SUV中尺寸最魁梧的，前臉典型的“大齙牙”設計，鍍鉻裝飾條十分粗壯，長條形的大燈炯炯有神。翼子板上的三個鍍鉻裝飾孔，頗有運動感。鍍鉻裝飾條連接兩尾燈，帶出較好的一體感。

很多人會對冠道的1.5T發動機有所質疑，覺得它的動力帶這麼大一台車會不會很“肉”。實際上，大家都多慮了。1.5T冠道的零百實測成績約為8.5s，提速時可謂是又快又順，高速再加速也不會有底氣不足的情況。

說起商務車，恐怕就不得不提邁騰。儘管外形變得年輕化了不少，整個前臉設計就像一位西裝革履的年輕人，既有朝氣，又不失嚴肅。側麵線條修長，看上去較為舒展，尾部鍍鉻雙出排氣口較為有精緻感。

大眾在調校雙離合變速箱方面走過一些彎路，現在出來的效果已經不太令人擔心。1.4T車型採用的是DQ200的七速乾式雙離合，而1.8T和2.0T則是用DQ380的濕式雙離合，從耐久性出發，還是選1.8T或2.0T車型比較好。

金牛座大嘴式的六邊形中網，無論遠看還是近看，都顯得相當霸氣。發動機艙上拱起的兩條“肌肉線”讓前臉更有中心感。側麵線條平直，門板下方的鍍鉻裝飾條起到畫龍點睛的作用。尾部設計飽滿，雙邊鍍鉻排氣口也較為常見。

金牛座入門的1.5T+6AT整體響應不錯，輕輕踩一下油門就能有相當不錯的動力輸出。整體的動力輸出偏向於前段，稍微深踩一點就能馬上降擋來提供加速度。不過上到高速時，它的動力也是僅僅夠用而已。

君威在年輕化的道路上同樣幹得不錯，瀑布式的黑色中網格柵加上飛翼式的標誌相當帥氣。側麵線條凹凸有致，輪圈樣式簡約耐看。尾部設計飽滿，雙出鍍鉻排氣口更顯高級感。

1.5T的動力配上9AT的變速箱，在日常駕駛時給人的輕快感頗為充足。齒比設置綿密，所以換擋時的平順性頗高。油門鬆開時，9AT又懂得升擋來提升燃油經濟性。

總結

汽車其實就是一個人的另一張卡片，所以如果經常要出去商務洽談的話，挑選一輛外形端莊的車還是很有必要的。這6款車無論是外形還是動力水平，都令人滿意，所以大家不妨考慮一下。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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一、事出有因

       1、上周工作原因項目的事情每天都很忙，周五下班和樂師兄下班的時候已經晚上11點了，然後和師兄吃了一個燒烤吃到了12點了（結果啥也沒吃，錢也花了挺多的。ps:程序員建議養生）扯遠了 ，主要是一周比較忙周六沒有進行我們學校的健康報備信息填寫。導致輔導員給我打了6個電話（現在我還是在實習中，所以還歸學校管）自己剛好在看網絡請求這一塊的東西，說干就干！！！

二、知其所以然

       1、我們學校的健康報備主要是將自己每天的信息填寫到學校的公眾號上面。打開頁面是這樣的。這個時候我們就要想一下我們是要做什麼了。首先我們健康報備的流程是=>打開學校公眾號=>輸入自己的學號點擊查詢=>然後輸入自己的正式情況=>點擊提交。

             

     三、反向分析

            1、做為程序員的我們首先要清楚我們要什麼，現在我們已經清楚了要做什麼了和步驟。現在就是用我們的程序模擬用戶進行正常的報備工作。首先我將報備鏈接從學校公眾號複製出來，然後使用瀏覽器訪問查看我們在進行報備的時候我們向瀏覽器發起了什麼和做了什麼。

            2、在左邊的是我們的頁面，右邊的是網頁請求的文件和信息，我們就一步一步的進行分析。這裏我們可以看到我們在訪問頁面的時候會生成一些信息__EVENTVALIDATION   、 __VIEWSTATEGENERATOR 我以前在長沙寫的也是ASPX頁面使用控件程序的時候也會生成一些這個，需要通過這些東西來獲取我們頁面填寫的信息所以這裏我們需要保留，因為我們等下需要輸入學號然後點擊查詢，不過不傳這些參數獲取不到我輸入的學號，這個是我嘗試過的哈哈。

             3、下面看到的是我輸入了自己的學號點擊查詢獲取到的信息，我們可以看到這裏使用的是formData進行傳遞到後台去的，也可以明顯的看到我填寫的信息了。然後進入到了填寫頁面。然後我們在查看頁面上面生成的東西。

              4、我們輸入完整的信息之後，點擊報備按鈕又會發生什麼呢？可以看到我們提交的formData信息，請求也成功了（今天我已經報備了，所以是這個提示）。現在整個流程我們已經清楚了，以及請求的參數。那就讓我們開始整活吧。

 四、開始動手

        1、廢話不多說直接創建一個.net core 的項目整活。我先寫了一個簡單的html頁面進行填寫學號信息，然後在寫一個定時任務每天晚上12點之後自動執行，健康報備信息。

public async static Task AsyncQuartz()
        {
            await Task.Run(async () =>
             {
                 //創建一個鍵值集合
                 NameValueCollection nameValue = new NameValueCollection {
                    //定時任務的序列類型是二進制的
                    { "quartz.serializer.type", "binary" }
                 };
                 //創建定時任務調度器工廠
                 StdSchedulerFactory factory = new StdSchedulerFactory(nameValue);
                 //獲取工廠中的調度器
                 IScheduler scheduler = await factory.GetScheduler();

                 //開啟調度器
                 await scheduler.Start();

                 //然後就是創建我們的任務
                 //給任務一個身份
                 //在進行建立
                 IJobDetail userServiceJob = JobBuilder.Create<HealthForJob>()
                                              .WithIdentity("UserServiceJob", "UserServiceJobGroup")
                                              .Build();

                 //任務有了創建觸發器
                 ITrigger userServiceTrigger = TriggerBuilder.Create()
                  .WithIdentity("userServiceTrigger", "userServiceTriggerGroup")
                  .StartNow()

                  //給定執行時間，然後在重複執行
                  .WithSimpleSchedule(x => x.WithIntervalInHours(6).RepeatForever())
                  .Build();

                 //將任務和觸發器進行綁定放入觸發器中

                 //單任務調用
                 await scheduler.ScheduleJob(userServiceJob, userServiceTrigger);
             });
        }

            2、首先我們需要模擬用戶向報備網頁發起請求這裏我使用的是HttpClient 對象發起請求，怕被攔截我還填了很多請求頭哈哈。但我們發起get請求的時候獲取的是一段長的html字符串。

            3、然後我們要使用一個神器進行html分析了。HtmlAgilityPack 它可以解析我們獲取的html字符串代碼

          4、我們創建一個HtmlDocument htmlDoc1 = new HtmlDocument(); 對象然後然後將我們獲取的html 對象放到 htmlDoc1.LoadHtml(strHtml);就可以解析成了正常的html了，也可以直接在頁面上面複製xpath結構，然後直接放進來就好了

                            htmlDoc1.LoadHtml(strHtml);
                            //這裏就是通過html結構尋找我們想要的節點信息
                            var liNodes1 = htmlDoc1.DocumentNode.SelectNodes("//div[@class='aspNetHidden']/input");

            5、這裏我們獲取到了html節點之後就可以進行正常取數據啦。

                6、這裏就開始我們的請求三大步了，直接模擬一個form表單請求將我們的數據傳遞就好了

 

using (HttpContent httpContent = new FormUrlEncodedContent(keyValuePairs))
                        {
                            httpContent.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/x-www-form-urlencoded");
                            strHtml = httpClient.PostAsync("URL", httpContent).Result.Content.ReadAsStringAsync().Result;
                            if (!string.IsNullOrWhiteSpace(strHtml))
                            {
                                htmlDoc1.LoadHtml(strHtml);
                                var liNodes1 = htmlDoc1.DocumentNode.SelectNodes("//div[@class='aspNetHidden']/input");
                                keyValuePairs.Clear();
                                foreach (var item in liNodes1)
                                {
                                    var id = item.Attributes["id"].Value;
                                    var value = item.Attributes["value"].Value;
                                    if (!string.IsNullOrWhiteSpace(id) && !string.IsNullOrWhiteSpace(value))
                                    {
                                        keyValuePairs.Add(id, value);
                                    }
                                }
                            }
                        }

 

五、項目部署

        1、項目部署使用的是Docker +JenKins 實現自動化部署，現在我在公司也想慢慢推廣因為我們公司服務器權限管的比較嚴格，每次發布測試環境都需要找師兄發布，導致師兄很多時間都在幫我們發布項目。所以這個技術我覺得是很有必要在我們部門推廣。這個項目主要使用的了.net core 3.1 作為框架 Dapper作為數據訪問層，Quartz 定時任務 ，HtmlAgilityPack 進行Html結構分析，Docker 部署項目 ，JenKins 實現項目自動化部署。由於篇幅問題這些技術會在後面的文章分享出來。我自己也多研究一下避免誤人子弟。哈哈

六、個人說明

        1、以上就是我寫的全部流程，我們需要重複試錯，因為你要了解寫這個程序的同行的思路哈哈，我還看過一些網站是通過惰性加載信息，還有一些比較重要的信息會通過其他的方式傳遞，就是防止我們爬取，比如京東的商品價格使用Js請求的方式傳遞Jsonp請求，這個這個就需要我們多動手動倒騰了。重點說明一下這個只是自己學習使用的，對於學校健康報備我雙手支持。源碼就不分享了大家動起手來吧。

 

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一、初始化

首先先做一個項目初始化，用來記錄你項目中用到的工具

再你項目文件下打開一個控制台，輸入命令 yarn init -y 進行初始化

 

輸入命令yarn add gulp -g  — 全局安裝gulp，這裏我提前已經安裝過了就不演示了，然後再輸入命令yarn add gulp -S 局部安裝，都安裝完成過後輸入命令 gulp -v，如果出現兩個版本號，就代表都安裝成功了

 

接着在你的項目文件夾下新建一個文件名為 gulpFile.js js文件，名字必須叫這個，官方規定的，用來寫gulp命令

 

好了，可以開始安裝壓縮工具進行壓縮了

 

 

 二、html壓縮

 

 安裝html壓縮工具，輸入命令 

yarn add gulp-htmlmin -D

安裝壓縮html的工具，安裝到開發環境，生產環境用不到

安裝完成過後打開初始化時生成的文件 package.json，開發環境有沒有你剛安裝的 gulp-htmlmin

 

 

 

 

 

 

 打開開始建的 gulpFile.js 文件，開始寫命令

const gulp = require('gulp') //引入gulp
const htmlmin = require('gulp-htmlmin') //引入html壓縮模塊
const path = { //方便管理路徑
    html: {
        src: 'src/**/*.html',
        dest: 'dist'
    }
}
gulp.task('html', () => { //創建任務，並命名任務名
    /*一個*表示所有文件，兩個*表示所有目錄*/
    return gulp.src(path.html.src) //打開讀取文件
        .pipe(htmlmin({
            removeComments: true, //清除HTML註釋
            collapseWhitespace: true, //壓縮HTML
            collapseBooleanAttributes: true, //省略布爾屬性的值 <input checked="true"/> ==> <input checked />
            removeEmptyAttributes: true, //刪除所有空格作屬性值 <input id="" /> ==> <input />
            removeScriptTypeAttributes: false, //刪除<script>的type="text/javascript"
            removeStyleLinkTypeAttributes: true, //刪除<style>和<link>的type="text/css"
            minifyJS: true, //壓縮頁面JS
            minifyCSS: true //壓縮頁面CSS
        })) //管道流操作，壓縮文件
        .pipe(gulp.dest(path.html.dest)) //指定壓縮文件放置的目錄
})

然後輸入命令

gulp html

執行壓縮

 

 

 像這樣就壓縮成功了

上面是 gulp3 寫法，gulp4 寫法：

const gulp = require('gulp') //引入gulp
const htmlmin = require('gulp-htmlmin') //引入html壓縮模塊
const path = { //方便管理路徑
    html: {
        src: 'src/**/*.html',
        dest: 'dist'
    }
}
const html = () => { //創建任務，並命名任務名
    /*一個*表示所有文件，兩個*表示所有目錄*/
    return gulp.src(path.html.src) //打開讀取文件
        .pipe(htmlmin({
            removeComments: true, //清除HTML註釋
            collapseWhitespace: true, //壓縮HTML
            collapseBooleanAttributes: true, //省略布爾屬性的值 <input checked="true"/> ==> <input checked />
            removeEmptyAttributes: true, //刪除所有空格作屬性值 <input id="" /> ==> <input />
            removeScriptTypeAttributes: false, //刪除<script>的type="text/javascript"
            removeStyleLinkTypeAttributes: true, //刪除<style>和<link>的type="text/css"
            minifyJS: true, //壓縮頁面JS
            minifyCSS: true //壓縮頁面CSS
        })) //管道流操作，壓縮文件
        .pipe(gulp.dest(path.html.dest)) //指定壓縮文件放置的目錄
}

module.exports = { //一定要以對象形式導出
    html
}

三、css壓縮

安裝css壓縮模塊，輸入命令

yarn add gulp-clean-css -D

 

 

 然後也在gulpFile.js文件里寫壓縮css的命令

const gulp = require('gulp') //引入gulp
const htmlmin = require('gulp-htmlmin') //引入html壓縮模塊
const cleanCss = require('gulp-clean-css') //引入css壓縮模塊
const path = { //方便管理路徑
    /*一個*表示所有文件，兩個*表示所有目錄*/
    html: {
        src: 'src/**/*.html',
        dest: 'dist'
    },
    css: {
        src: 'src/**/*.css',
        dest: 'dist'
    }
}

gulp.task('css', () => {
    return gulp.src(path.css.src)
        .pipe(cleanCss())
        .pipe(gulp.dest(path.css.dest))
})

輸入命令 gulp css 命令執行

 

 

 另外css還有一個很好用的模塊，它可以自動給需要兼容的css屬性加前綴，輸入命令安裝它

yarn add gulp-autoprefixer -D

安裝好了，引入模塊，調用即可

四、js壓縮

安裝js es6語法轉es5語法模塊，壓縮js模塊，輸入命令

yarn add -D gulp-babel @babel/core @babel/preset-env //es6語法轉es5
yarn add -D gulp-uglify //壓縮js

 

 

 同樣的打開 gulpFile.js 文件寫壓縮js的命令

const gulp = require('gulp') //引入gulp
const htmlmin = require('gulp-htmlmin') //引入html壓縮模塊
const cleanCss = require('gulp-clean-css') //引入css壓縮模塊
const autoprefixer = require('gulp-autoprefixer') //引入加前綴模塊
const babel = require('gulp-babel'), //引入es6轉es5模塊
    uglify = require('gulp-uglify') //引入js壓縮模塊
const path = { //方便管理路徑
    /*一個*表示所有文件，兩個*表示所有目錄*/
    html: {
        src: 'src/**/*.html',
        dest: 'dist'
    },
    css: {
        src: 'src/**/*.css',
        dest: 'dist'
    },
    js: {
        src: 'src/**/*.js',
        dest: 'dist'
    }
}
gulp.task('js', () => {
    gulp.src(path.js.src)
        .pipe(babel({
            presets: ['@babel/env'] //es6轉es5
        }))
        .pipe(uglify()) //執行壓縮
        .pipe(gulp.dest(path.js.dest))
})

輸入命令 gulp js 運行

五、監聽任務

監聽任務需要使用gulp4的寫法

const gulp = require('gulp') //引入gulp
const htmlmin = require('gulp-htmlmin') //引入html壓縮模塊
const cleanCss = require('gulp-clean-css') //引入css壓縮模塊
const autoprefixer = require('gulp-autoprefixer') //引入加前綴模塊
const babel = require('gulp-babel'), //引入es6轉es5模塊
    uglify = require('gulp-uglify') //引入js壓縮模塊
const path = { //方便管理路徑
    /*一個*表示所有文件，兩個*表示所有目錄*/
    html: {
        src: 'src/**/*.html',
        dest: 'dist'
    },
    css: {
        src: 'src/**/*.css',
        dest: 'dist'
    },
    js: {
        src: 'src/**/*.js',
        dest: 'dist'
    }
}



const css = () => {
    return gulp.src(path.css.src)
        .pipe(autoprefixer())
        .pipe(cleanCss())
        .pipe(gulp.dest(path.css.dest))
}
const js = () => {
    return gulp.src(path.js.src)
        .pipe(babel({
            presets: ['@babel/env'] //es6轉es5
        }))
        .pipe(uglify()) //執行壓縮
        .pipe(gulp.dest(path.js.dest))
}

const html = () => { //創建任務，並命名任務名
    return gulp.src(path.html.src) //打開讀取文件
        .pipe(htmlmin({
            removeComments: true, //清除HTML註釋
            collapseWhitespace: true, //壓縮HTML
            collapseBooleanAttributes: true, //省略布爾屬性的值 <input checked="true"/> ==> <input checked />
            removeEmptyAttributes: true, //刪除所有空格作屬性值 <input id="" /> ==> <input />
            removeScriptTypeAttributes: false, //刪除<script>的type="text/javascript"
            removeStyleLinkTypeAttributes: true, //刪除<style>和<link>的type="text/css"
            minifyJS: true, //壓縮頁面JS
            minifyCSS: true //壓縮頁面CSS
        })) //管道流操作，壓縮文件
        .pipe(gulp.dest(path.html.dest)) //指定壓縮文件放置的目錄
}
const watch = () => { //監聽文件，文件改變執行對應的任務
    gulp.watch(path.html.src, html)
    gulp.watch(path.css.src, css)
    gulp.watch(path.js.src, js)
}

module.exports = {
    html,
    js,
    css,
    watch
}

輸入命令 gulp watch 即可實現監聽

六、gulp創建服務器

輸入命令

yarn add gulp-connect -D

引入模塊

const connect = require('gulp-connect')

創建服務器

const server = () => {
    connect.server({ //創建服務器
        root: 'dist',//根目錄
        port: '2000',//端口號
        livereload:true//服務器熱更新
    })
}

導出模塊

module.exports = {
    html,
    js,
    css,
    watch,
    server
}

輸入命令 gulp server 就可以運行了

如果想直接打開首頁，可以輸入命令安裝open模塊

yarn add open -S

然後再任何位置寫入你想打開的網址

open('http://127.0.0.1:2000')

還有一個模塊也可以創建服務器

輸入命令安裝

yarn add gulp-webServer -D

 

 引入模塊

const    webserver = require('gulp-webserver')

創建服務器

const createServer = () => {
    return gulp.src('./dist')
        .pipe(webserver({ //創建服務器
            port:'3000', //端口號
            open:'/html', //默認打開路徑
            livereload:true //熱更新
        }))
}

七、同時運行多個任務

// 默認任務：default 我們可以把所有任務都放進default
// series 同步執行，先執行刪除dist任務，再執行其他任務
// parallel 異步執行（并行），不會互相影響的任務可以并行
module.exports.default = gulp.series(gulp.parallel(html,js,css,watch,server))

運行只需要寫 gulp 命令

如果想頁面實時更新的話，再想實時更新的任務後面加上

.pipe(connect.reload())

然後重啟服務器就ok了

八、反向代理

輸入命令

yarn add http-proxy-middleware -D

 

 引入模塊

const proxy = require('http-proxy-middleware')

創建反向代理

connect 創建的服務器要用函數創建代理

const server = () => {
    connect.server({ //創建服務器
        root: 'dist', //根目錄
        port: '2000', //端口號
        livereload: true, //服務器熱更新
        middleware: () => {
            return [
                proxy.createProxyMiddleware('/api', { //創建反向代理，請求已 /api 開頭就使用target的服務器
                    target: 'http://localhost',//需要代理的服務器
                    changeOrigin: true
                })
            ]
        }

    })
}

 webserver創建的服務器要用數組創建代理

const createServer = () => {
    return gulp.src('./dist')
        .pipe(webserver({ //創建服務器
            port: '3000', //端口號
            open: '/html', //默認打開路徑
            livereload: true, //熱更新
            middleware: [
                proxy.createProxyMiddleware('/api', { //創建反向代理，請求已 /api 開頭就使用target的服務器
                    target: 'http://localhost',
                    changeOrigin: true
                })
            ]
        }))
}

 

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對於記錄的數據，如何用 Python 進行分析、或圖形化呢？

本文將介紹 numpy, matplotlib, pandas, scipy 幾個包，進行數據分析、與圖形化。

準備環境

Python 環境建議用 Anaconda 發行版，下載地址：

• 官方: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
• 清華源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

Anaconda 是一個用於科學計算的 Python 發行版，已經包含了眾多流行的科學計算、數據分析的 Python 包。

可以 conda list 列出已有的包，會發現本文要介紹的幾個包都有了：

$ conda list | grep numpy
numpy                     1.17.2           py37h99e6662_0

$ conda list | grep "matplot\|seaborn\|plotly"
matplotlib                3.1.1            py37h54f8f79_0
seaborn                   0.9.0                    py37_0

$ conda list | grep "pandas\|scipy"
pandas                    0.25.1           py37h0a44026_0
scipy                     1.3.1            py37h1410ff5_0

如果已有 Python 環境，那麼 pip 安裝一下它們：

pip install numpy matplotlib pandas scipy
# pypi 鏡像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

本文環境為： Python 3.7.4 (Anaconda3-2019.10)

準備數據

本文假設了如下格式的數據 data0.txt :

id, data, timestamp
0, 55, 1592207702.688805
1, 41, 1592207702.783134
2, 57, 1592207702.883619
3, 59, 1592207702.980597
4, 58, 1592207703.08313
5, 41, 1592207703.183011
6, 52, 1592207703.281802
...

CSV 格式：逗號分隔，讀寫簡單， Excel 可打開。

之後，我們會一起達成如下幾個目標：

• CSV 數據， numpy 讀取與計算
• data 列數據， matplotlib 圖形化
• data 列數據， scipy 插值，形成曲線
• timestamp 列數據， pandas 分析前後差值、每秒個數

numpy 讀取數據

numpy 可用 loadtxt 直接讀取 CSV 數據，

import numpy as np

# id, (data), timestamp
datas = np.loadtxt(p, dtype=np.int32, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1))

• dtype=np.int32: 數據類型 np.int32
• delimiter=",": 分隔符 “,”
• skiprows=1: 跳過第 1 行
• usecols=(1): 讀取第 1 列

如果讀取多列，

# id, (data, timestamp)
dtype = {'names': ('data', 'timestamp'), 'formats': ('i4', 'f8')}
datas = np.loadtxt(path, dtype=dtype, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1, 2))

dtype 說明可見: https://numpy.org/devdocs/reference/arrays.dtypes.html

numpy 分析數據

numpy 計算均值、樣本標準差：

# average
data_avg = np.mean(datas)
# data_avg = np.average(datas)

# standard deviation
# data_std = np.std(datas)
# sample standard deviation
data_std = np.std(datas, ddof=1)

print("  avg: {:.2f}, std: {:.2f}, sum: {}".format(
      data_avg, data_std, np.sum(datas)))

matplotlib 圖形化

只需四行，就能圖形化显示了：

import sys

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def _plot(path):
  print("Load: {}".format(path))
  # id, (data), timestamp
  datas = np.loadtxt(path, dtype=np.int32, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1))

  fig, ax = plt.subplots()
  ax.plot(range(len(datas)), datas, label=str(i))
  ax.legend()
  plt.show()

if __name__ == "__main__":
  if len(sys.argv) < 2:
    sys.exit("python data_plot.py *.txt")
  _plot(sys.argv[1])

ax.plot(x, y, ...) 橫坐標 x 取的數據下標 range(len(datas)) 。

完整代碼見文末 Gist 地址的 data_plot.py 。運行效果如下：

$ python data_plot.py data0.txt
Args
  nonzero: False
Load: data0.txt
  size: 20
  avg: 52.15, std: 8.57, sum: 1043

可以讀取多個文件，一起显示：

$ python data_plot.py data*.txt
Args
  nonzero: False
Load: data0.txt
  size: 20
  avg: 52.15, std: 8.57, sum: 1043
Load: data1.txt
  size: 20
  avg: 53.35, std: 6.78, sum: 1067

scipy 對數據插值

x, y 兩組數據，用 scipy 進行插值，平滑成曲線：

from scipy import interpolate

xnew = np.arange(xvalues[0], xvalues[-1], 0.01)
ynew = interpolate.interp1d(xvalues, yvalues, kind='cubic')

完整代碼見文末 Gist 地址的 data_interp.py 。運行效果如下：

python data_interp.py data0.txt

matplotlib 圖像化時如何配置、延遲、保存，可見代碼與註釋。

pandas 分析數據

這兒需要讀取 timestamp 列數據，

# id, data, (timestamp)
stamps = np.loadtxt(path, dtype=np.float64, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(2))

numpy 計算前後差值，

stamps_diff = np.diff(stamps)

pandas 統計每秒個數，

stamps_int = np.array(stamps, dtype='int')
stamps_int = stamps_int - stamps_int[0]
import pandas as pd
stamps_s = pd.Series(data=stamps_int)
stamps_s = stamps_s.value_counts(sort=False)

辦法：把時間戳直接變整秒數，再 pandas 統計相同值。

完整代碼見文末 Gist 地址的 stamp_diff.py 。運行效果如下：

python stamp_diff.py data0.txt

matplotlib 圖形化時怎麼显示多個圖表，也可見代碼。

結語

本文代碼 Gist 地址: https://gist.github.com/ikuokuo/8629cc28079199c65e0eedb0d02a9e74

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