По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Основой любого сайта является HTML. Это первое, что видят люди. Без него сайта бы не существовало.
Поэтому так важно придерживаться правильных методов написания кода. Если этого не делать, то посетители вашего сайта получат плохой пользовательский опыт.
В HTML всегда есть, чему поучиться. Причем не важно, новичок вы в программировании или опытный специалист.
В данной статье мы поговорим о лучших практиках HTML. Давайте начнем.
Лучшие практики HTML – это набор правил, помогающих создавать сайты, одинаково удобные для чтения и сопровождения.
При создании сайта на HTML необходимо придерживаться следующих принципов:
Используйте только один элемент <h1> для страницы
В HTML доступно 6 различных тегов заголовков – от <h1> до <h6>. Тегом <h1> отмечается основной заголовок (название веб-страницы), а тег <h6> используется для наименее важного заголовка.
Тег <h1> крупнее <h2>, <h2> крупнее <h3> и так до тега <h6>. Размер каждого заголовка уменьшается по степени его важности.
Очень важно не добавлять более одного элемента <h1> на странице.
Не делайте так:
<main>
<div>
<h1>Писать код – это весело?</h1>
<p>Чем больше вы пишете, тем опытнее становитесь</p>
</div>
<div>
<h1>Писать код – это весело</h1>
<p>Лучше писать код с удовольствием</p>
</div>
</main>
В примере выше мы используем тег <h1> в первом и втором блоке <div>. Такой код, конечно же, заработает, но это не самый правильный вариант оформления.
Лучше вот так:
<main>
<div>
<h1>Писать код – это весело?</h1>
<p>Чем больше вы пишете, тем опытнее становитесь</p>
</div>
<div>
<h2>Писать код – это весело</h2>
<p>Лучше писать код с удовольствием</p>
</div>
</main>
Кроме того, наличие одного элемента <h1> на странице – крайне важно для поисковой оптимизации (SEO). Через этот тег поисковики понимают, что находится на странице (главная мысль страницы).
Не забывайте про иерархию заголовков в HTML
Когда вы пользуетесь тегами заголовков, важно следовать установленной иерархии: после <h1> идет <h2>, за <h3> следует <h4> и т.д...
Не перескакивайте от <h1> к <h3>. Некоторые посетители сайта используют средства чтения с экрана. И таким пользователям бывает трудно понять содержимое вашей страницы при нарушенной иерархии элементов.
Средства чтения с экрана – это одна из специальных возможностей, помогающая людям получать доступ к цифровому содержимому (сайтам или приложениям) и взаимодействовать с ним через звуки и касания. Основные пользователи данной технологии – слабовидящие или незрячие люди.
Не делайте так:
<h1>Писать код – это весело</h1>
<h3>Лучше писать код с удовольствием</h3>
<h5>Постоянство – это ключ</h5>
Лучше вот так:
<h1>Писать код – это весело?</h1>
<h2>Чем больше вы пишете, тем опытнее становитесь</h2>
<h3>Писать код – это весело</h3>
Добавляйте подписи к изображениям через элемент figure
Добавлять подписи к изображениям рекомендуется через элемент <figure>. А чтобы все заработало, нужно прописать не только <figure>, но и <figcaption>.
Не делайте так:
<div>
<img src=“a-man-coding.jpg” alt=“Мужчина за компьютером”>
<p>Это изображение мужчины, который работает за компьютером</p>
</div>
С точки зрения кода, пример выше написан хорошо. Но лучше сделать все иначе. Если изображение не загрузилось, отображается содержимое alt, и на экране показывается текст из элемента <p>. Но посетитель, использующий средства чтения с экрана, не сможет отличить тексты в <p> и alt.
Помните: даже если ваш код работает, это еще не значит, что вы делаете все правильно.
Лучше сделать вот так:
<figure>
<img src=“a-man-coding.jpg” alt=“ Мужчина за компьютером”>
<figcaption>Это изображение мужчины, который работает за компьютером</figcaption>
</figure>
Пример выше – отличный способ, как можно добавить подписи к изображениям.
Почему важно добавлять подписи к изображениям именно так:
Поисковая оптимизация. Ваши изображения легче найти в поисковых системах.
Посетителям, использующим средства чтения с экрана, проще понять содержимое вашей страницы.
Не используйте div для шапки и подвала; для этого подходят семантические элементы
Семантические элементы HTML используются для логической разметки структуры документа на странице. Кроме того, они нужны для правильной сборки страницы.
Откажитесь от <div> в пользу семантики. Не используйте <div> для обозначения шапки и подвала страницы. Для этих целей есть семантические элементы <header> и <footer>.
Элемент <header> показывает навигацию или вводную часть страницы.
В элементе <footer> размещается информация об авторских правах или ссылки для перехода на страницы.
Не делайте так:
<div class="header">
<a href="index.html">Главная</a>
<a href="#">О нас</a>
<a href="#">Контакты</a>
</div>
<div class="footer">
<a href="index.html">Главная</a>
<a href="#">О нас</a>
<a href="#">Контакты</a>
</div>
В примере выше тег <div> используется в качестве контейнера для <header> и <footer>. Такой код будет работать, но это не самый правильный способ реализации.
Лучше вот так:
<header>
<h1></h1>
</header>
<footer>
<a href="index.html">Главная</a>
<a href="#">О нас</a>
<a href="#">Контакты</a>
</footer>
Лучше всего добавлять <footer> и <header> на страницу именно так.
Почему важно добавлять <footer> и <header> с помощью семантических элементов HTML:
Использование семантических элементов для шапки и подвалаупрощает чтение кода.
Такой способ предлагает более качественный пользовательский опыт. Посетителям, использующим средства чтения с экрана, будет проще понять содержимое страницы.
Не используйте <b> и <i> для выделения текста на странице
Теги <b> и <i> выделяют текст жирным шрифтом (b) или курсивом (i). Но не стоит ими пользоваться на сайте, поскольку оба тега не несут семантической нагрузки. Для выделения текста лучше подходит свойство CSS font-weight, либо теги <strong> и <em>.
Тегом <strong> отмечают важный текст на странице. Он выделяет текст или делает его жирным. Тег <em> подчеркивает текст или добавляет курсив (точно также, как <i>).
Не делайте так:
<p><i>Пишите код в своем собственном темпе</i><p>
<p><b>пишите код в своем собственном темпе </b><p>
В этом примере текст выделяется жирным и курсивом. Но пользователи со средствами для чтения с экрана не заметят разницы. Данные теги не несут семантического значения.
Спецификация HTML 5 рекомендует нам использовать теги <b> и <i> только в самых крайних случаях и при отсутствие альтернативных вариантов.
Лучше делайте так:
<p><strong>Пишите код в своем собственном темпе</strong><p>
<p><em>пишите код в своем собственном темпе</em><p>
Не используйте блочные элементы внутри строчных
Блочные элементы начинают новую строку на странице. По умолчанию действие этих элементов распространяется на всю строку – от ее начала до конца. Вы не сможете добавить строчные элементы внутри блочных без CSS.
К блочным элементам относятся <p>, <h1> – <h6> и <div>.
Строчные элементы действуют на небольшую часть страницы. Они не начинаются с новой строки.
К строчным элементам относятся <span>, <em> и <a>.
Вы не можете добавить блочные элементы внутри строчных.
Не делайте так:
<a href="#" >
<p>Посетите merion</p>
</a>
У вас не получится добавить <p> внутрь элемента <a>, поскольку <p> относится к блочным элементам, а <a> – к строчным.
Лучше сделать так:
<p>
Посетите <a href="wiki.merionet.ru" target="_blank">Merion</a>
для изучения IT
</p>
Это отличный пример того, как можно вложить строчные элементы внутри блочных.
Важно помнить, что:
Блочный элемент нельзя вложить внутри строчного.
Строчный элемент можно вложить внутри блочного.
Строчный и блочный элемент можно вложить внутри блочного.
Небольшое уточнение: «вложить» что-то в данном случае означает «добавить внутрь». Так что, говоря «это нельзя вложить», я имею ввиду, что вы не сможете добавить один такой элемент внутрь другого.
Надеюсь, вы запомнили 3 простых правила для вложения элементов.
Кроме того, CSS позволяет преобразовать блочные элементы в строчные. Для этого используется display: inline-block и display: inline.
А еще важно помнить простую истину: даже если ваш код работает, это еще не значит, что вы делаете все правильно.
Именно поэтому я всегда рекомендую пользоваться валидатором разметки W3C и дополнительно проверять свой код.
Этот валидатор отслеживает правильность разметки веб-документов в HTML, XHTML, SMIL, MathML и т.д.
Для проверки кода можно скопить его URL и добавить на сайт, либо загрузить сам файл HTML.
Заключение
Надеемся, что данная статья помогла вам узнать что-то новое о лучших практиках в HTML. Мы постарались включить в нее самые полезные советы, которыми можно начинать пользоваться уже сегодня.
Перед тем как начать: почитайте про перераспределение между плоскостями управления в сетях.
Сетевые инженеры обычно думают, что плоскость управления выполняет самые разные задачи, от вычисления кратчайшего пути через сеть до распределения политики, используемой для пересылки пакетов. Однако идея кратчайшего пути проникает в концепцию оптимального пути. Точно так же идея политики также проникает в концепцию оптимизации сетевых ресурсов. Хотя важны и политика, и кратчайший путь, ни один из них не лежит в основе того, что делает плоскость управления. Задача плоскости управления - сначала найти набор путей без петель через сеть. Оптимизация - хорошее дополнение, но оптимизация может быть "сделана" только в контексте поиска набора путей без петель.
Таким образом, в этом разделе будет дан ответ на вопрос: как плоскость управления вычисляет пути без петель через сеть?
Этот цикл статей начнется с изучения взаимосвязи между кратчайшим или наименьшим метрическим путем и безцикловыми путями. Следующая рассматриваемая тема - свободные от циклов альтернативные пути (LFA), которые не являются лучшими путями, но все же свободны от циклов. Такие пути полезны при проектировании плоскостей управления, которые быстро переключаются с наилучшего пути на альтернативный путь без петель в случае сбоев или изменений в топологии сети. Затем обсуждаются два конкретных механизма, используемых для поиска набора безцикловых путей.
Какой путь свободен от петель?
Связь между кратчайшим путем, обычно в терминах метрик, и свободными от циклов путями довольно проста: кратчайший путь всегда свободен от циклов. Причина этой связи может быть выражена наиболее просто в терминах геометрии (или, более конкретно, теории графов, которая является специализированной областью изучения в рамках дискретной математики). Рисунок 1 используется для объяснения этого.
Какие есть пути из A, B, C и D к месту назначения?
Из A: [B, H]; [C, E, H]; [D, F, G, H]
Из B: [H]; [A, C, E, H]; [A, D, F, G, H]
Из D: [F, G, H]; [A, C, E, H]; [A, B, H]
Если каждое устройство в сети должно выбирать путь, который оно будет использовать к месту назначения независимо (без привязки на путь, выбранный любым другим устройством), можно сформировать постоянные петли. Например, A может выбрать путь [D, F, G, H], а D может выбрать путь [A, C, E, H]. Затем устройство A будет перенаправлять трафик к пункту назначения в D, а D затем перенаправит трафик к пункту назначения в A. Должно быть какое-то правило, отличное от выбора пути, реализованного алгоритмом, используемым для вычисления пути на каждом устройстве, например, выбрать самый короткий (или самый дешевый) путь. Но почему выбор кратчайшего (или самого дешевого) пути предотвращает возникновение петли? Рисунок 2 иллюстрирует это.
На рисунке 2 предполагается, что A выбирает путь [D, F, G, H] к месту назначения, а D выбирает путь через A к месту назначения. Чего D не может знать, поскольку он вычисляет путь к месту назначения, не зная, что вычислил A, так это того, что A использует путь через D сам для достижения места назначения. Как может плоскость управления избежать такого цикла? Обратите внимание на то, что стоимость пути вдоль цикла всегда должна включать стоимость цикла, а также элемент пути без петель. В этом случае путь через A с точки зрения D должен включать стоимость от D до места назначения. Следовательно, стоимость через A, с точки зрения D, всегда будет больше, чем наименьшая доступная стоимость из D. Это приводит к следующему наблюдению:
Путь с наименьшей стоимостью (или кратчайший) не может содержать путь, который проходит через вычислительный узел или, скорее, кратчайший путь всегда свободен от петель.
В этом наблюдении есть два важных момента.
Во-первых, это наблюдение не говорит о том, что пути с более высокой стоимостью являются определенно петлями, а только о том, что путь с наименьшей стоимостью не должен быть петлей. Можно расширить правило, чтобы обнаружить более широкий набор путей без петель, помимо пути с наименьшей стоимостью- они называются альтернативами без петель (Loop-Free Alternates).
Во-вторых, это наблюдение справедливо, только если каждый узел в сети имеет одинаковое представление о топологии сети. Узлы могут иметь разные представления о топологии сети по ряду причин, например:
Топология сети изменилась, и все узлы еще не были уведомлены об изменении; отсюда и микропетли.
Некоторая информация о топологии сети была удалена из базы данных топологии путем суммирования или агрегирования.
Метрики настроены так, что путь с наименьшей стоимостью несовместим с разных точек зрения.
Плоскости управления, используемые в реальных сетях, тщательно продуманы, чтобы либо обойти, либо минимизировать влияние различных устройств, имеющих разные представления о топологии сети, что потенциально может привести к зацикливанию пути. Например:
Плоскости управления тщательно настраиваются, чтобы минимизировать разницу во времени между изучением изменения топологии и изменением пересылки (или отбрасывать трафик во время изменений топологии, а не пересылать его).
При обобщении топологии или агрегировании достижимости необходимо позаботиться о сохранении информации о затратах.
"Лучшие общепринятые практики" проектирования сети поощряют использование симметричных метрик, а многие реализации затрудняют или делают невозможным настройку каналов с действительно опасными показателями, такими как нулевая стоимость канала.
Часто требуется много работы, чтобы найти, обойти или предотвратить непреднамеренное нарушение правила кратчайшего пути в реальных протоколах плоскости управления.
Почему бы не использовать список узлов?
На этом этапе должен возникнуть очевидный вопрос: почему бы просто не использовать список узлов для поиска маршрутов без петель? Например, на рисунке 1, если A вычисляет путь через D, может ли D каким-то образом получить путь, вычисленный A, обнаружить, что сам D находится на пути, и, следовательно, не использовать путь через A?
Первая проблема с этим механизмом заключается в процессе обнаружения. Как D должен узнать о пути, выбранном A, и A узнать о пути, выбранном D, не вызывая состояния гонки? Два устройства могут выбрать друг друга в качестве следующего перехода к пункту назначения в один и тот же момент, а затем информировать друг друга в один и тот же момент, в результате чего оба одновременно выбирают другой путь. Результатом может быть либо стабильный набор путей без петель, когда два устройства циклически выбирают друг друга и не имеют пути к месту назначения, либо состояние насыщения, при котором нет пути к месту назначения.
Вторая проблема с этим механизмом - резюмирование - преднамеренное удаление информации о топологии сети для уменьшения количества состояний, переносимых на уровне управления. Плоскость управления будет иметь только метрики, с которыми можно работать, везде, где обобщается топология. Следовательно, лучше использовать правило, основанное на метриках или стоимости, а не на наборе узлов, через которые проходит путь.
Обратите внимание, что обе эти проблемы решаемы. На самом деле существуют алгоритмы вектора пути, которые полагаются на список узлов для вычисления путей без петель через сеть. Хотя эти системы широко распространены, они часто считаются слишком сложными для развертывания во многих ситуациях, связанных с проектированием сетей. Следовательно, широко используются системы на основе метрик или стоимости.
Теперь почитайте материал про построение деревьев в сетях
Когда мы только начинаем изучать Python, мы закладываем некоторые вредные привычки при написании кода, о которых мы можем даже не подозревать.
Вы можете написать код, который сработает сейчас, но может не сработать в будущем, или вы можете использовать какие-то хитрые ходы вместо встроенной функции, которая могла бы облегчить вашу жизнь.
У большинства из нас сохранились не одна из тех вредных привычек при программировании на Python, что формируются в период первых месяцев обучения. Отличная новость в том, что вы можете с легкостью искоренить их, прочитав приведенный ниже текст.
1. Использование import *
Каждый раз, когда нам становится лень, то возникает соблазн импортировать все необходимое из модуля с помощью from xyz import *.
Это не самый лучший подход по многим причинам. Кот несколько из них:
Это может оказаться неэффективно: если в модуле очень много объектов, то вам придется долго ждать, пока все импортируется.
Это может вызвать конфликт имен переменных: когда вы используете *, то вы понятия не имеете, какие объекты вы импортируете и как они называются.
Как же с этим бороться? Импортируйте либо какой-то конкретный объект, либо весь модуль целиком.
# Using import *
# Bad
from math import *
print(floor(2.4))
print(ceil(2.4))
print(pi)
# Good
import math
from math import pi
print(math.floor(2.4))
print(math.ceil(2.4))
print(pi)
2. Try/except: отсутствие указания исключения в блоке «except»
Я очень долго пренебрегал этим. Сложно посчитать, сколько раз Pycharm давал мне понять (этими противными подчеркиваниями), что не нужно использовать «голое» исключение. Это идет в разрез с рекомендациями PEP8.
# Try - except
# Bad
try:
driver.find_element(...)
except:
print("Which exception?")
# Good
try:
driver.find_element(...)
except NoSuchElementException:
print("It's giving NoSuchElementException")
except ElementClickInterceptedException:
print("It's giving ElementClickInterceptedException")
Проблема «голых» исключений заключается в том, что оно будет перехватывать исключения SystemExit и KeyboardInterrupt, что затрудняет прерывание программы с помощью Control-C.
В следующий раз, когда вы будете использовать try/except, укажите исключение в блоке except.
3. Не использовать Numpy для математических вычислений
Очень часто мы забываем, что в Python есть множество пакетов, которые могут значительно облегчить нашу жизнь и сделать ее более продуктивной.
Одним из таких пакетов является Numpy – пакет для математических вычислений. Numpy может помочь вам вычислять математические операции быстрее, чем циклы for.
Допустим, что у нас есть массив random_scores, и мы хотим получить средний балл тех, кто не сдал экзамен (score>>dict_countries.keys()
dict_keys(['USA', 'UK', 'Canada'])>>>dict_countries.values()
dict_values([329.5, 67.2, 38])
Проблема тут заключается в том, что мы не всегда используем их должным образом.
Например, мы хотим просмотреть словарь и получить ключи. Вы можете использовать метод .keys, но знаете ли вы, что ключи можно получить, просто перебирая словарь? В этом случае использование метода .keys будет излишним.
# Not using .keys() properly
# Bad
for key in dict_countries.keys():
print(key)
# Good
for key in dict_countries:
print(key)
Кроме того, можно придумать некоторые хитрости для получения значений словаря, например, с помощью метода .items().
# Not using .items()
# Bad
for key in dict_countries:
print(dict_countries[key])
# Good
for key, value in dict_countries.items():
print(key)
print(value)
7. Никогда не использовать генераторы (или использовать их всегда)
Генератор предлагает более простой синтаксис при создании новой последовательности (списка, словаря и т.д.) на основе уже определенной последовательности.
Допустим, мы хотим перевести все элементы в нашем списке countries в нижний регистр.
И хотя вы могли бы это сделать просто с помощью цикла for, но также вы можете упростить работу при помощи генератора списка.
# Bad
countries = ['USA', 'UK', 'Canada']
lower_case = []
for country in countries:
lower_case.append(country.lower())
# Good (but don't overuse it!)
lower_case = [country.lower() for country in countries]
Генераторы – это очень полезно, но не злоупотребляйте ими! Помните правило Дзен Python: «Простое лучше, чем сложное».
8. Использование range(len())
Одни из первых функций, которые мы изучили будучи новичками – это range и len, поэтому не удивительно, почему многие люди имеют дурную привычку писать range(len()) при переборе списков.
Допустим у нас есть два списка: countries и populations. Если мы хотим пройтись по обоим спискам одновременно, то, вероятнее всего, вы воспользуетесь range(len()).
# Using range(len())
countries = ['USA', 'UK', 'Canada']
populations = [329.5, 67.2, 38]
# Bad
for i in range(len(countries)):
country = countries[i]
population = populations[i]
print(f'{country} has a population of {population} million people')
И хотя это в принципе выполняет свою работу, вы все равно можете упростить задачу, воспользовавшись enumerate (или, что еще лучше, воспользовавшись функцией zip для сопряжения элементов из обоих списков).
# OK
for i, country in enumerate(countries):
population = populations[i]
print(f'{country} has a population of {population} million people')
# Much Better
for country, population in zip(countries, populations):
print(f'{country} has a population of {population} million people')
9. Форматирование с помощью оператора +
Вероятно, одна из первых вещей, которую мы изучаем в Python, - это то, как соединять строки с помощью оператора +.
Это полезный, но не самый эффективный способ соединения строк в Python. Помимо этого, это не очень красиво – чем больше строк вам нужно соединить, тем больше операторов + вы будете использовать.
Вместо этого вы можете воспользоваться f-строкой.
# Formatting with + operator
# Bad
name = input("Introduce Name: ")
print("Good Morning, " + name + "!")
# Good
name = input("Introduce Name: ")
print(f'Good Morning, {name}')
Преимуществом f-строк в том, что они полезны не только для конкатенации, но и для других целей.
10. Использование изменяемых значений в качестве значений по умолчанию
Если вы включите изменяемое значение (например, список) в качестве параметра функции по умолчанию, то увидите нечто неожиданное.
# Bad
def my_function(i, my_list=[]):
my_list.append(i)
return my_list>>> my_function(1)
[1]
>>> my_function(2)
[1, 2]
>>> my_function(3)
[1, 2, 3]
В приведенном выше коде каждый раз, когда мы вызываем функцию my_function, список my_list сохраняет значения из предыдущих вызовов (а мы, скорее всего, хотим инициировать пустой список при каждом вызове функции).
Чтобы избежать такой проблемы, мы должны установить этот параметр my_list равным None и добавить условие if как показано ниже.
# Good
def my_function(i, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(i)
return my_list>>> my_function(1)
[1]
>>> my_function(2)
[2]
>>> my_function(3)
[3]