博客
关于我
利用OneDrive和Google Drive 共享文件快速制作个人静态网站
阅读量:364 次
发布时间:2019-03-04

本文共 927 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

利用OneDrive共享文件快速制作个人静态网站

准备

  • OneDrive账号(仅需微软账号即可登录)。
  • 个人网页文件包(模板可自定义)。
    • 文件包要求:
      • 只支持静态文件类型html。
      • 主网页文件(.html)需命名为 index.html,并放在文件夹根目录处。
  • 网站数据寄存网址。
  • 免费域名申请(注册教程详见相关说明手册)。
  • 教程开始

    OneDrive网站文件包操作

  • 登录OneDrive账号(注意:教育A1账号通常无最高管理员权限,建议使用其他账号)。
  • 将网站文件复制至OneDrive根目录。
    • 注意事项:
      • 只支持静态文件类型html。
      • 主网页文件(.html)需命名为 index.html,并放置在文件夹根目录。
  • 文件命名为 www.XXXX(XXXX为申请的域名,例如)。
  • 右键文件夹,选择“共享”,设置为“拥有链接的用户可编辑”。-取消“允许编辑”选项,点击“应用”,最后点击“发送”或“复制链接”。
  • 网站数据寄存

    1.进入OneDrive:点击OneDrive图标进行授权。2.输入OneDrive账号密码进行授权。3.刷新页面,找到带有www.XXXX的根目录路径。

    域名绑定

    1.登录域名网站,进入“My Domains”界面。2.找到所需域名,点击“Manage Domain”。3.进入DNS设置,填写:

    • Name:www
    • Type:CNAME
    • TTL:3600
    • Target:https://加上之前的字符串。4.点击“Save Change”完成设置。

    域名/网站测试

    1.测试链接:将域名输入搜索框检验(注意:刚设置完可能需等待5分钟以上)。2.测试成功效果图。

    OneDrive数据安全处理

    1.取消DriveToWeb授权:-登录对应邮箱,找到DriveToWeb授权提醒邮件,点击“应用管理”。-在跳转网页上登录账号,找到DriveToWeb授权,点击“编辑”。-点击“删除这些权限”。

    2.返回操作:-取消共享操作:-右键文件夹,选择“详细信息”。-点击“管理访问权限”,删除分享链接。

    扩展

    • Google Drive制作网站类似,请自行研究。
    • 域名更多用法及设置,请自行探索(可使用直接转发功能,关联链接匿名或公开)。

    转载地址:http://gkzg.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Panalog 日志审计系统 前台RCE漏洞复现
    查看>>
    PANDA VALUE_COUNTS包含GROUP BY之前的所有值
    查看>>
    Pandas - 有条件的删除重复项
    查看>>
    pandas -按连续日期时间段分组
    查看>>
    pandas -更改重新采样的时间序列的开始和结束日期
    查看>>
    SpringBoot+Vue+Redis前后端分离家具商城平台系统(源码+论文初稿直接运行《精品毕设》)15主要设计:用户登录、注册、商城分类、商品浏览、查看、购物车、订单、支付、以及后台的管理
    查看>>
    pandas :to_excel() float_format
    查看>>
    pandas :加入有条件的数据框
    查看>>
    pandas :将多列汇总为一列,没有最后一列
    查看>>
    pandas :将时间戳转换为 datetime.date
    查看>>
    pandas :将行取消堆叠到新列中
    查看>>
    pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
    查看>>
    Pandas DataFrame 的 describe()方法详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    Pandas DataFrame中删除列级的方法链接解决方案
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas DataFrame多索引透视表-删除空头和轴行
    查看>>
    pandas DataFrame的一些操作
    查看>>
    Pandas Dataframe的日志文件
    查看>>
    Pandas df.iterrows() 并行化
    查看>>