php里面怎么调字体，如何在HTML文件中运行php代码？
1、首先在php文件里定义一个变量，“$str”这是php里定义的字符串变量：
2、要在html里使用这个变量，比如输出该变量的值，首先在需要插入的文字写入php的声明，然后就可以用echo来输出就行了：
3、运行页面，就可以看到在html里成功输出了变量的值。以上就是在html中使用php的演示：
在家宅着好无聊怎么办？
宅在家里无聊怎么办呢？其实啊，对于一个宝妈来说真的没有什么宅在家里会很无聊的事情。每天都会有忙不完的事情，做不完的事。 每天起床第一件事情自己洗脸刷牙然后 然后洗洗刷刷弄弄就开始做早餐，早餐做好之后要叫上自己的小宝贝起床陪着她洗漱，然后开始吃饭。吃好饭之后又吃好饭之后又得洗洗刷刷厨房，弄弄卫生。然后就陪着小朋友画会儿画，下回围棋陪他看会儿书聊会儿天。如果时间够的话，有时候会陪她看会儿电视剧，总而言之我觉得挺忙的。然后下午小朋友会睡一个午觉，我呢？有时候呢会会学着做一些以前不会做的一些甜点，那一些饮料呀，一些好吃的，总之作为一个宝妈来说，会想尽办法给小朋友弄一些好吃的好玩的东西。等到半晚呢，又得开始忙碌着准备着晚餐。正常的情况下我们都是三菜一汤，然后再加一个水果。所以在这个时间段里面，我会画出两三个小时来弄我们的晚餐。虽然很多事情没有说出来，但是每天真的很忙也很累。但很幸福。！虽然我也不知道别人宅在家里做什么，但是我觉得这个疫情期间让我去。学会了很多很多美食。我以前是个小白，都是老公做饭我来吃。这个疫情竟然让我成了一个煮妇。哈哈，其实也挺开心的。其实我现在渐渐的喜欢上做饭了，因为有时候，会通过你的手去做一些与特别想看到又特别想吃到的一些美食的时候，你会觉得特别有成就感。特别是女儿们和老公们都光盘行动的时候。心里还是蛮得意的，也许我真的还是有一点点做饭的天赋吧。平凡的小日子，平凡的小幸福。觉得自己其实累。但是很幸福。
用爬虫技术能做到哪些有趣的事情？
看到这个问题必须来怒答一波～用python爬虫爬便宜机票了解一下？
喜欢旅行又怕吃土？让Python来爬取最便宜机票吧！图源：
videoblocks.com
你喜欢旅行吗？
这个问题通常会得到一个肯定的答案，随后引出一两个有关之前冒险经历的故事。大多数人都认为旅行是体验新文化和开阔视野的好方法。但如果问题是“你喜欢搜索机票的过程吗？”也许话题就到此为止了……
可事实上，便宜的机票往往也很重要！本文将尝试构建一个网络爬虫，该爬虫对特定目的地运行并执行带有浮动日期（首选日期前后最多三天）的航班价格搜索。它会将结果保存为excel文件并发送一封包含快速统计信息的电子邮件。显然，这个爬虫的目的就是帮助我们找到最优惠的价格！
你可以在服务器上运行脚本(一个简单的Raspberry Pi就可以)，每天运行一到两次。结果会以邮件形式发送，建议将excel文件存入Dropbox文件夹，以便随时随地查看。
因为爬虫以“浮动日期”进行搜索，所以它会搜索首选日期前后最多三天的航班信息。尽管该脚本一次仅运行一对目的地，但可以很容易地改写该爬虫使其每个循环运行多个目的地。最终甚至可能找到一些错误票价...那会很有意思！
另一个爬虫某种意义上来讲，网络爬取是互联网“工作”的核心。
也许你认为这是一个十分大胆的说法，但谷歌就是从拉里·佩奇用Java和Python构建的网络爬虫开始的。爬虫不断地爬取信息，整个互联网都在试图为所有问题提供最佳的可能答案。网络爬取有不计其数的应用程序，即使更喜欢数据科学中的其他分支，你仍需要一些爬取技巧以获得数据。
这里用到的一些技术来自于最近新的一本佳作《Python网络数据采集》，书中包含与网络爬取相关的所有内容，并提供了大量简例和实例。甚至有一个特别有意思的章节，讲述如何解决验证码检验的问题。
Python的拯救第一个挑战就是选择爬取信息的平台，本文选择了客涯（Kayak）。我们试过了Momondo, 天巡（Skyscanner）, 亿客行（Expedia）和其它一些网站，但是这些网站上的验证码特别变态。
在那些“你是人类吗？”的验证中，尝试了多次选择交通灯、十字路口和自行车后，客涯似乎是最好的选择，尽管短时间内加载太多页面它会跳出安全检查。
我们设法让机器人每4到6个小时查询一次网站，结果一切正常。虽然说不定哪个部分偶尔会出点小问题，但是如果收到验证码，既可以手动解决问题后启动机器人，也可以等待几小时后的自动重启。
如果你是网络爬取新手，或者不知道为何有些网站花费很大力气阻止网络爬取，那么为构建爬虫写下第一行代码前，你一定要多加努力。
谷歌的“网络爬取规范”：
http://lmgtfy.com/?q=web+scraping+etiquette
系紧安全带...导入并打开Chrome浏览器标签页后，会定义一些循环中会用到的函数。这个架构的构思大概是这样的：
· 一个函数用于启动机器人程序，表明想要搜索的城市和日期。
· 这个函数获得首轮搜索结果，按“最佳”航班排序，然后点击“加载更多结果”。
· 另一个函数会爬取整个页面，并返回一个dataframe数据表。
· 随后重复步骤2和步骤3，得出按“价格”和“航行时间”排序的结果。
· 发送一封简要价格（最低价和平均价）的邮件，并将带有这三种排序类型的dataframe数据表保存为一份excel文件。
· 以上所有步骤会在循环中重复，每X小时运行一次。
每个Selenium项目都以一个网页驱动器开始。我们使用Chromedriver驱动器，但还有其它选择。PhantomJS和Firefox也很受欢迎。下载Chromedriver后，将其置于一个文件夹中即可。第一行代码会打开一个空白Chrome标签页。
from time import sleep, strftime
from random import randint
import pandas as pd
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
# Change this to your own chromedriver path!
chromedriver_path = 'C:/{YOUR PATH HERE}/chromedriver_win32/chromedriver.exe'
driver = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver_path) # This will open the Chrome window
sleep(2)
这些是将用于整个项目的包。使用randint函数令机器人在每次搜索之间随机睡眠几秒钟。这对任何一个机器人来说都是必要属性。如果运行前面的代码，应该打开一个Chrome浏览器窗口，机器人会在其中导航。
一起来做一个快速测试：在另一个窗口上访问客涯网（http://kayak.com），选择往返城市和日期。选择日期时，确保选择的是“+-3天”。由于在编写代码时考虑到了结果页面，所以如果只想搜索特定日期，很可能需要做一些微小的调整。
点击搜索按钮在地址栏获取链接。它应该类似于下面所使用的链接，将变量kayak定义为url，并从网页驱动器执行get方法，搜索结果就会出现。
无论何时，只要在几分钟内使用get命令超过两到三次，就会出现验证码。实际上可以自己解决验证码，并在下一次验证出现时继续进行想要的测试。从测试来看，第一次搜索似乎一直没有问题，所以如果想运行这份代码，并让它在较长的时间间隔后运行，必须解决这个难题。你并不需要十分钟就更新一次这些价格，对吧？
每个XPath都有陷阱到目前为止，已经打开了一个窗口，获取了一个网站。为了开始获取价格和其他信息，需要使用XPath或CSS选择器，我们选择了XPath。使用XPath导航网页可能会令人感到困惑，即使使用从inspector视图中直接使用“复制XPath”，但这不是获得所需元素的最佳方法。有时通过“复制XPath”这个方法获得的链接过于针对特定对象，以至于很快就失效了。《Python网络数据采集》一书很好地解释了使用XPath和CSS选择器导航的基础知识。
接下来，用Python选择最便宜的结果。上面代码中的红色文本是XPath选择器，在网页上任意一处右键单击选择“inspect”就可以看到它。在想要查看代码的位置，可以再次右键单击选择“inspect”。
为说明之前所观察到的从“inspector”复制路径的缺陷，请参考以下差异：
1 # This is what the copymethod would return. Right click highlighted rows on the right side and select “copy> Copy XPath”//*[@id=“wtKI-price_aTab”]/div[1]/div/div/div[1]/div/span/span
2 # This is what I used todefine the “Cheapest” buttoncheap_results= ‘//a[@data-code = “price”]’
第二种方法的简洁性清晰可见。它搜索具有data-code等于price属性的元素a。第一种方法查找id等于wtKI-price_aTab的元素，并遵循第一个div元素和另外四个div和两个span。这次……会成功的。现在就可以告诉你，id元素会在下次加载页面时更改。每次页面一加载，字母wtKI会动态改变，所以只要页面重新加载，代码就会失效。花些时间阅读XPath，保证你会有收获。
不过，使用复制的方法在不那么“复杂”的网站上工作，也是很好的！
基于以上所展示的内容，如果想在一个列表中以几个字符串的形式获得所有搜索结果该怎么办呢？其实很简单。每个结果都在一个对象中，这个对象的类是“resultWrapper”。获取所有结果可以通过像下面这样的for循环语句来实现。如果你能理解这一部分，应该可以理解接下来的大部分代码。它基本上指向想要的结果（结果包装器），使用某种方式（XPath）获得文本，并将其放置在可读对象中（首先使用flight_containers，然后使用flight_list）。
前三行已展示在图中，并且可以清楚地看到所需的内容，但是有获得信息的更优选择，需要逐一爬取每个元素。
准备起飞吧！最容易编写的函数就是加载更多结果的函数，所以代码由此开始。为了在不触发安全验证的前提下最大化所获取的航班数量，每次页面显示后，单击“加载更多结果”。唯一的新内容就是所添加的try语句，因为有时按钮加载会出错。如果它对你也有用，只需在前面展示的start_kayak函数中进行简要注释。
# Load more results to maximize the scraping
def load_more():
try:
more_results = '//a[@class = “moreButton”]'
driver.find_element_by_xpath(more_results).click()
# Printing these notes during the program helps me quickly check what it is doing
print('sleeping…..')
sleep(randint(45,60))
except:
pass
现在，经过这么长的介绍，已经准备好定义实际爬取页面的函数。
我们编译了下一个函数page_scrape中的大部分元素。有时这些元素会返回列表插入去程信息和返程信息之间。这里使用了一个简单的办法分开它们，比如在第一个 section_a_list和section_b_list变量中，该函数还返回一个flight_df数据表。所以可以分离在不同分类下得到的结果，之后再把它们合并起来。
def page_scrape():
“““This function takes care of the scraping part”““
xp_sections = '//*[@class=“section duration”]'
sections = driver.find_elements_by_xpath(xp_sections)
sections_list = [value.text for value in sections]
section_a_list = sections_list[::2] # This is to separate the two flights
section_b_list = sections_list[1::2] # This is to separate the two flights
# if you run into a reCaptcha, you might want to do something about it
# you will know there's a problem if the lists above are empty
# this if statement lets you exit the bot or do something else
# you can add a sleep here, to let you solve the captcha and continue scraping
# i'm using a SystemExit because i want to test everything from the start
if section_a_list == []:
raise SystemExit
# I'll use the letter A for the outbound flight and B for the inbound
a_duration = []
a_section_names = []
for n in section_a_list:
# Separate the time from the cities
a_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))
a_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))
b_duration = []
b_section_names = []
for n in section_b_list:
# Separate the time from the cities
b_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))
b_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))
xp_dates = '//div[@class=“section date”]'
dates = driver.find_elements_by_xpath(xp_dates)
dates_list = [value.text for value in dates]
a_date_list = dates_list[::2]
b_date_list = dates_list[1::2]
# Separating the weekday from the day
a_day = [value.split()[0] for value in a_date_list]
a_weekday = [value.split()[1] for value in a_date_list]
b_day = [value.split()[0] for value in b_date_list]
b_weekday = [value.split()[1] for value in b_date_list]
# getting the prices
xp_prices = '//a[@class=“booking-link”]/span[@class=“price option-text”]'
prices = driver.find_elements_by_xpath(xp_prices)
prices_list = [price.text.replace('$','') for price in prices if price.text != '']
prices_list = list(map(int, prices_list))
# the stops are a big list with one leg on the even index and second leg on odd index
xp_stops = '//div[@class=“section stops”]/div[1]'
stops = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops)
stops_list = [stop.text[0].replace('n','0') for stop in stops]
a_stop_list = stops_list[::2]
b_stop_list = stops_list[1::2]
xp_stops_cities = '//div[@class=“section stops”]/div[2]'
stops_cities = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops_cities)
stops_cities_list = [stop.text for stop in stops_cities]
a_stop_name_list = stops_cities_list[::2]
b_stop_name_list = stops_cities_list[1::2]
# this part gets me the airline company and the departure and arrival times, for both legs
xp_schedule = '//div[@class=“section times”]'
schedules = driver.find_elements_by_xpath(xp_schedule)
hours_list = []
carrier_list = []
for schedule in schedules:
hours_list.append(schedule.text.split('\n')[0])
carrier_list.append(schedule.text.split('\n')[1])
# split the hours and carriers, between a and b legs
a_hours = hours_list[::2]
a_carrier = carrier_list[1::2]
b_hours = hours_list[::2]
b_carrier = carrier_list[1::2]
cols = (['Out Day', 'Out Time', 'Out Weekday', 'Out Airline', 'Out Cities', 'Out Duration', 'Out Stops', 'Out Stop Cities',
'Return Day', 'Return Time', 'Return Weekday', 'Return Airline', 'Return Cities', 'Return Duration', 'Return Stops', 'Return Stop Cities',
'Price'])
flights_df = pd.DataFrame({'Out Day': a_day,
'Out Weekday': a_weekday,
'Out Duration': a_duration,
'Out Cities': a_section_names,
'Return Day': b_day,
'Return Weekday': b_weekday,
'Return Duration': b_duration,
'Return Cities': b_section_names,
'Out Stops': a_stop_list,
'Out Stop Cities': a_stop_name_list,
'Return Stops': b_stop_list,
'Return Stop Cities': b_stop_name_list,
'Out Time': a_hours,
'Out Airline': a_carrier,
'Return Time': b_hours,
'Return Airline': b_carrier,
'Price': prices_list})[cols]
flights_df['timestamp'] = strftime(“%Y%m%d-%H%M”) # so we can know when it was scraped
return flights_df
尽量让这些名字容易理解。记住变量a表示旅行的去程信息，变量b表示旅行的返程信息。接下来说说下一个函数。
等等，还有什么吗？截至目前，已经有了一个能加载更多结果的函数和一个能爬取其他结果的函数。本可以在此结束这篇文章，而你可以自行手动使用这些函数，并在浏览的页面上使用爬取功能。但是前文提到给自己发送邮件和一些其他信息的内容，这都包含在接下来的函数start_kayak中。
它要求填入城市名和日期，并由此打开一个kayak字符串中的地址，该字符串直接跳转到“最佳”航班结果排序页面。第一次爬取后，可以获取价格的顶部矩阵，这个矩阵将用于计算平均值和最小值，之后和客涯（Kayak）的预测结果（页面左上角）一同发送到邮件中。这是单一日期搜索时可能导致错误的原因之一，因其不包含矩阵元素。
def start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end):
“““City codes it's the IATA codes!
Date format YYYY-MM-DD”““
kayak = ('https://www.kayak.com/flights/' + city_from + '-' + city_to +
'/' + date_start + '-flexible/' + date_end + '-flexible?sort=bestflight_a')
driver.get(kayak)
sleep(randint(8,10))
# sometimes a popup shows up, so we can use a try statement to check it and close
try:
xp_popup_close = '//button[contains(@id,”dialog-close”) and contains(@class,”Button-No-Standard-Style close “)]'
driver.find_elements_by_xpath(xp_popup_close)[5].click()
except Exception as e:
pass
sleep(randint(60,95))
print('loading more.....')
# load_more()
print('starting first scrape.....')
df_flights_best = page_scrape()
df_flights_best['sort'] = 'best'
sleep(randint(60,80))
# Let's also get the lowest prices from the matrix on top
matrix = driver.find_elements_by_xpath('//*[contains(@id,”FlexMatrixCell”)]')
matrix_prices = [price.text.replace('$','') for price in matrix]
matrix_prices = list(map(int, matrix_prices))
matrix_min = min(matrix_prices)
matrix_avg = sum(matrix_prices)/len(matrix_prices)
print('switching to cheapest results…..')
cheap_results = '//a[@data-code = “price”]'
driver.find_element_by_xpath(cheap_results).click()
sleep(randint(60,90))
print('loading more…..')
# load_more()
print('starting second scrape…..')
df_flights_cheap = page_scrape()
df_flights_cheap['sort'] = 'cheap'
sleep(randint(60,80))
print('switching to quickest results…..')
quick_results = '//a[@data-code = “duration”]'
driver.find_element_by_xpath(quick_results).click()
sleep(randint(60,90))
print('loading more…..')
# load_more()
print('starting third scrape…..')
df_flights_fast = page_scrape()
df_flights_fast['sort'] = 'fast'
sleep(randint(60,80))
# saving a new dataframe as an excel file. the name is custom made to your cities and dates
final_df = df_flights_cheap.append(df_flights_best).append(df_flights_fast)
final_df.to_excel('search_backups//{}_flights_{}-{}_from_{}_to_{}.xlsx'.format(strftime(“%Y%m%d-%H%M”),
city_from, city_to,
date_start, date_end), index=False)
print('saved df…..')
# We can keep track of what they predict and how it actually turns out!
xp_loading = '//div[contains(@id,”advice”)]'
loading = driver.find_element_by_xpath(xp_loading).text
xp_prediction = '//span[@class=“info-text”]'
prediction = driver.find_element_by_xpath(xp_prediction).text
print(loading+'\n'+prediction)
# sometimes we get this string in the loading variable, which will conflict with the email we send later
# just change it to “Not Sure” if it happens
weird = '¯\\_(ツ)_/¯'
if loading == weird:
loading = 'Not sure'
username = 'YOUREMAIL@hotmail.com'
password = 'YOUR PASSWORD'
server = smtplib.SMTP('smtp.outlook.com', 587)
server.ehlo()
server.starttls()
server.login(username, password)
msg = ('Subject: Flight Scraper\n\n\
Cheapest Flight: {}\nAverage Price: {}\n\nRecommendation: {}\n\nEnd of message'.format(matrix_min, matrix_avg, (loading+'\n'+prediction)))
message = MIMEMultipart()
message['From'] = 'YOUREMAIL@hotmail.com'
message['to'] = 'YOUROTHEREMAIL@domain.com'
server.sendmail('YOUREMAIL@hotmail.com', 'YOUROTHEREMAIL@domain.com', msg)
print('sent email…..')
虽然没有使用Gmail账户测试发送邮件，但是可以搜索到很多的替代方法，前文提到的那本书中也有其他方法来实现这一点。如果已有一个Hotmail账户，只要替换掉个人的详细信息，它就会开始工作了。
如果想探索脚本的某一部分正在做什么，可以将脚本复制下来并在函数外使用它。这是彻底理解它的唯一方法。
利用刚才创造的一切在这些步骤之后，还可以想出一个简单的循环来使用刚创造的函数，同时使其持续运行。完成四个“花式”提示，写下城市和日期（输入）。因为测试时不想每次都输入这些变量，需要的时候可以使用以下这个清楚的方式进行替换。
如果已经做到了这一步，恭喜你！改进还有很多，比如与Twilio集成，发送文本消息而不是邮件。也可以使用VP*或更加难懂的方式同时从多个服务器上研究搜索结果。还有就是验证码的问题，验证码会时不时地跳出来，但对此类问题还是有解决办法的。不过，能走到这里已经是有很牢固的基础了，你可以尝试添加一些额外的要素。
使用脚本运行测试的示例
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如何做好网站建设？
一个好的公司网站不仅可以树立好公司的品牌形象，还可以给公司带来潜在客户促进成交量。
但是随着网站的普及，网站的好坏能一眼看出，有的网站流量很大，给公司带来不菲的收益。有的网站浏览人数寥寥无几，就更不要提收益了。那么，是什么原因造成这种结果呢，小编认为网站的策划建设带来
一、网站要抓住适合企业本身的发展和需求很多企业都是没有任何计划，突发奇想并立刻实施公司的网站建设，没有全面思考关于网站的策划与应用规划。这样设计师的成稿率非常低，同时企业也是茫然。亦或者喜欢照本宣科的仿制他人网站！然而每一个网站都有他自己的思路，而且他只适合它专属的公司,模仿对方的网站只能是一个外表的模仿，而最后改版升级都是很大问题，因为你不知道这个网站的特点与设计思路是什么，当然若仿站不是不可以，而是可以引荐别人的优势，而不是全部照搬，优质的网站案例还是鼓励大家去仿制。因此，都未深入了解自己企业的发展和需求来全面考虑网站该如何制作，抓不到灵魂所在，切忌不要盲目建站。二、网站要根据自身企业的用户群体来进行网站布局有一类企业网管个人主义很强：如我喜欢这个网站的风格、这样的导航、产品得放在这里等。整个网站皆为自己的意思走，整个网站根据自己的喜好来，其就未想过难道你喜欢的用户就都要喜欢吗？ 亦或者太过于理想化的企业看到其他的企业通过网络营销迅速的扩充企业资本与销售渠道，而茫然投入到企业网络营销，并且理想化的认为可以立竿见影见到效益，大量疯狂的投入，营销型网站案例是非常受大家欢迎的。企业网站与网络营销都是营销与销售的一种手段，产品销售的好坏与产品本身质量还有很多环节是息息相关的，所以要走企业的大战略，网络并不是那么神奇。 用户体验尤为重要，一个企业的盈利也是靠着用户，能对症下药，能尽量符合用户的需求结合好的产品，才是一个企业能长稳下去的生存之道。三、网站要利于搜索引擎，激发企业用户量很多企业网站建设后，可能连搜索引擎都没有去登陆，客户不问起公司网站从来不对外宣传。网站只有营销才能对企业产生帮助，他不是什么魔法瓶子，可以自动变出钱来！ 好多企业总是感觉网站内容不够充实，栏目不够多，想尽办法的给网站增加栏目，添加内容!本以为用户一进入网站会豁然开朗，但是用户却是眉头紧蹙。因为他不知道产品在那里，不知道如何去浏览页面。企业网站建设一定要有主次与层次之分。 要么将网站置之不理，要么看似是在给网站锦上添花，但实则未发挥一个网站的作用或者给网站添加了很多负担，好的体验是简单的操作与内容的一目了然，搜索引擎抓取一个网站，收录一个网站，给予一个网站排名从而给网站带来用户量决然相信此网站是利于用户体验的。一个网站的基本设置和规则，是利于网站被搜索引擎抓取的必然条件，但一个网站有好的用户体验才是搜索引擎喜好一个网站的最高境界。四、了解企业自身的竞争优势决定建立网站时，网站不能千篇一律，要做能突显出自己特色的网站，在建立网站时能不一样的，就有不一样的效果，甚至还能让网站眼前一亮一个网页的利用的空间是非常有限的，要解决这些问题，网站就要明白企业优势在哪里，和同行相比哪些可以作为亮点出现的，只有了解了自己的亮点和优势才能在网上加以体现，增加网站的核心竞争力。想要在有限空间中想要发挥很大的作用，不仅需要了解浏览习惯，还需将重点内容都放于很突出的地方，以传递信息会更准确。五、明确网站建设的目的在建设网站之前中小企业首先要明确自己的建站目的，因为营销型网站和普通型网站的建设方向是不一样的，而且网站建设也不是一种潮流，是一种电子平台，只有充分了解自己的建站目的才能建设出好符合目的网站，这样网站，才能最大程度的发辉其作用。所以想要做好企业网站建设，如果没有这个能力范围的，最好选择最重要的一点就是选择正规、专业且靠谱的网站建设公司，他们拥有专业的技术服务团队，有着多年的建站经验，因此做出来的网站质量会非常高，比如:客翻番团队免费建设网站又可练下手，发布产品。我们在选择网站建设公司的时候，如果不知道怎么判断，可以随时查看小编的主页，有相关的选择网站建设公司的小方法，大家相互交流。原文出自[客翻番] 转载请保留原文链接：https://www.kefanfan.com/corp/news/detail_10309?e=tout
php中td标签什么意思？
TD应该被理解为T+D，也就是说，今天生成的合同，交易交易的时间可以定在未来的某一天，也就是英语文字d所代表的。只要买卖双方都愿意，买方就可以无限期持有货物，不会被系统强制交付货物。

TD应该被理解为T+D，也就是说，今天生成的合同，交易交易的时间可以定在未来的某一天，也就是英语文字d所代表的。只要买卖双方都愿意，买方就可以无限期持有货物，不会被系统强制交付货物。TD应该被理解为T+D，也就是说，今天生成的合同，交易交易的时间可以定在未来的某一天，也就是英语文字d所代表的。只要买卖双方都愿意，买方就可以无限期持有货物，不会被系统强制交付货物。
其实，首先有考虑世界用户时间的特征。地球这么大，有的地方是白天，有的地方是夜晚，交易时间从晚上8点到凌晨2点半，这样做的好处是兼顾世界上很多人的时间。一般来说，晚上世界金银价格变化时，价格变动往往会给交易带来损失。这样设定时间有效地避免了这些风险。
黄金交易所除了在交易时间上设置为T+D外，还对交易货物的特进行了各种规定。例如，明确规定了交易化品的质量，保证了双方的利益。也规定了双方交易的最小数量，规避了风险。
在这个互联网发达的时代，无论是黄金还是白银，通过黄金交易所进行交易都变得非常安全。同时TD交易模式，交易方式更加灵活。td是什么意思？有什么特点？我相信你也明白了很多。