个人站长还有什么类型的网站可以做营销模式都有哪些

Coze的工作流中除了能嵌入大模型，插件，图像流，其他工作流外，还能嵌入代码。嵌入代码的好处是对一些复杂的返回结果进行二次处理。

Coze的代码支持js和python两种语言。这次用python来做演示介绍

在节点中选择代码

弹出对话框如下，有输入框，可以是引用也可以是自己输入。另外提供了一个demo的代码片段。点击在IDE中编辑 可以进入编辑页面

在代码中，获取到输入通过如下方式

params = args.params

input=params['input']

代码返回给下游模块的是一个字典

在这个demo代码中ret是一个字典, 里面包含了key0,key1,key2三个键值。这三个键值在结束模块中都可以被引用到

用一个大模型来做测试，在这个工作流中，首先调用通义千问进行答案查询。我输入的查询是: 如何学习python，并推荐相关书籍

得到的反馈结果如下，其中有关于推荐的学习网站以及书籍

下一步要实现的功能是基于这个查询结果，来把网站和书籍名称提取出来。

工作流如下。通义千问的查询结果输入给代码模块，处理后再输出

代码如下。采用的是python。代码中采用了正则表达式。对输入也就是通义千问的反馈进行正则表达式匹配。将url和book提取出来

key0,key1,key2都是字符类型的，所以在代码片段中输出的类型也必须和代码中的类型相符合，否则会报错。

在结束模块中，引用到代码模块中返回的key0,key1,key2

最终执行结果如下：

可以看到结果中的有三个值。

book : 从中提取出来的书名

output: 通义反馈的所有输出

url: 从中提取出来的网址

book : ['《Python编程：从入门到实践》', '《Python编程：快速上手——让繁琐工作自动化》', '《流畅的Python》', '《Python Cookbook》']output : 学习Python是一个循序渐进的过程，适合初学者也适合有经验的程序员。下面是一些建议和推荐的学习资源，帮助你高效地学习Python：\n\n### 1. 理解基础概念\n- **开始之前**：了解Python是什么，它能用来做什么（比如Web开发、数据科学、自动化脚本等），以及为什么选择学习Python。\n- **编程基础**：如果你是编程新手，先学习一些基本的编程概念，如变量、数据类型、控制结构（条件语句、循环）、函数和对象。\n\n### 2. 安装Python环境\n- 访问Python官方网站(https://www.python.org/downloads/)下载并安装适合你操作系统的Python版本。\n- 推荐使用Anaconda发行版，特别是如果你对数据科学感兴趣，因为它预装了许多有用的库。\n\n### 3. 学习资源\n#### 在线课程与教程\n- **官方文档**：Python官方文档(https://docs.python.org/3/)是一个很好的起点，尤其是其tutorial部分。\n- **Coursera, edX, Udemy**：这些平台上有很多优质的Python课程，适合不同水平的学习者，有的课程甚至是免费的。\n- **YouTube**：有很多优秀的频道，如 Corey Schafer、Sentdex、Tech With Tim等，提供了大量免费的Python教程。\n\n#### 推荐书籍\n1. **《Python编程：从入门到实践》** - Eric Matthes\n - 适合完全的新手，书中包含很多实际项目，帮助你将学到的知识应用起来。\n \n2. **《Python编程：快速上手——让繁琐工作自动化》** - Al Sweigart\n - 强调Python在日常任务自动化上的应用，适合想要快速掌握Python解决实际问题的读者。\n \n3. **《流畅的Python》** - Luciano Ramalho\n - 面向有一定Python基础的开发者，深入讲解Python高级特性和最佳实践。\n \n4. **《Python Cookbook》** - David Beazley, Brian K. Jones\n - 包含了大量的实用代码示例和解决方案，适合进阶学习，提升编程技巧。\n\n### 4. 动手实践\n- **编写代码**：理论学习后立即通过编写代码来实践。可以从简单的“Hello World”开始，逐步尝试更复杂的项目。\n- **参与项目**：GitHub上有很多开源的Python项目，可以尝试贡献代码或自己发起一个小项目。\n- **解决实际问题**：利用Python解决你在日常生活或工作中遇到的问题，比如编写脚本来自动化重复任务。\n\n### 5. 加入社区\n- **Stack Overflow**：遇到技术问题时，这是一个寻找答案的好地方。\n- **Reddit的r/learnpython**：一个友好的社区，可以提问、分享学习经验。\n- **本地Python用户组**：参加线下活动，与其他Python爱好者交流。\n\n持续学习和实践是关键，随着技能的提高，尝试探索Python在不同领域的应用，如Web开发（Django、Flask）、数据分析（Pandas、NumPy）、机器学习（Scikit-learn、TensorFlow）等。祝你学习顺利！url : ['(https://www.python.org/downloads/)', '(https://docs.pyt

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