Skip to main content

HTML

                

HTML HTML HTML HTML HTML 




                   

HyperText Markup Language කියන වචනෙ කෙටිවෙලා තමයි මේ HTML කියන වචනය නිර්මාණය වෙලා තිබෙන්නෙ.මේය ලොකේ ඇති ඕනම World Wide Web වල පදනම වෙයි. සාමාන්‍යෙන් web development කරන අයෙක් අනිවාර්‍යෙන් දැනගතයුතු වන HTML ගැන මේ බ්ලොග් එකෙන් අපි කතා කරමු. .


                                HTML හි මූලාරම්භය....


HTML ප්‍රථම වරට හදුන්වා දෙනු ලැබුවේ 1991 දී ශ්‍රීමත් ටිම් බර්නර්ස්-ලී විසින්. එය මුලින්ම CERN (European Organization for Nuclear Research)හි පර්යේෂකයන් අතර ලේඛන බෙදාගැනීමේ මාධ්‍යයක් ලෙස නිර්මාණය කරන ලදී. HTML මේ වන විට වසර ගනනාවක් පුරා බොහෝ සංශෝධන සහ යාවත්කාලීන කිරීම් වලට භාජනය වී ඇති අතර, HTML5 එහි නවතම අනුවාදය වේ.




                         HTML හි ව්‍යුහය අවබෝධ කර ගැනීම


HTML යනු අන්තර්ගතය සැකසීමට භාවිතා කරන සලකුණු භාෂාවකි.  HTML විසින් දර්ශනය කරන ලේඛන ප්‍රදර්ශනය කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳව වෙබ් බ්‍රව්සර්වලට උපදෙස් දීම මේ ටැග් මගින් සිදුකරයි. HTML ලේඛනවලට ධූරාවලි ව්‍යුහයක් ඇත, ප්‍රධාන සංරචක කිහිපයක් ඇත:

<DOCTYPE html>:

මෙය html හි ටැග් එකක් ලෙස නොසලකනු ලබයි.මෙය භාවිතයෙන් වෙබ් බ්‍රව්සර් එකට වෙබ් පේජය දර්ශනය කිරීමට උපකාරි වේ.තවද අපි භාවිතා කරන HTML වර්ශන් එක ලබා දීම සිදු කරයි.

<html> Element:

මෙය html හි ප්‍රදාන සං‍රචකය වේ.අනෙකුත් සියලූම සං‍රචක මෙය තුල දැක්වීම සිදුකල යුතු වේ.


<head> Element

මෙම සං‍රචකය මගින් වෙබ් පේජයේ විස්තර ඇතුලත් කර තබා ගනී.උදාහරන ලෙස මාතෘකාව,styles and scripts,සහ වෙබ් පේජය තුල අපට තනිව දැක ගැනීමට අවශය නොවන කරුණූ රදවා තබා ගැනීමට භාවිතා කරයි.

<title> Element:

<head> ELEMENT එක යටතට ගැනෙන මෙය මගින් වෙබ් පේජයේ නම දර්ශනය කිරීමට යොදාගනී.මෙය වෙබ් බ්‍රව්සරයේ title bar හෝ tab හී දර්ශනය වේ. 

<meta> Element:

මෙය මගින් වෙබ් පේජය පිලිබද අමතර තොරතුරු ලබා දීමක් සිදුකරයි.භාවිතා කරන ලද අක්ෂර කේතනය, කර්තෘ පිළිබඳ විස්තර සහ අන්තර්ගතයට අදාළ මූල පද වැනි දෑ පෙන්නුම් කිරීම සිදුකරයි.

<body> Element:

<body> Element වෙබ් පිටුවේ ප්‍රධාන කොටස සේ ක්‍රියා කරයි. අක්ෂර, පින්තූර, ලින්ක්, සහ ඔබට වෙබ් පිටුවෙහි සොයා ගත හැකි වෙනත් දේවල් වැනි ඔබට දැකිය හැකි සියලුම දේවල් එහි ගැබ් කිරීමට හැක.

<Heading> Elements:

<h1> සිට <h6> දක්වා නියෝජනය කරන heading elements , විවිධ වැදගත්කම් සහිත ලේබල් වැනිය. <h1> වඩාත්ම වැදගත් වන අතර <h6> අඩුම වැදගත් වේ. ඔවුන් අන්තර්ගතය සංවිධානය කිරීමට සහ පිටුවෙහි එහි වැදගත්කම පෙන්වීමට උපකාර කරයි.

<p> Element:

<p> Element පෙළ ඡේද සෑදීම සඳහා මෙවලමක් වැනිය. එය වෙබ් පිටුවක ලිඛිත අන්තර්ගතයන් සැකසීමේ සහ ඉදිරිපත් කිරීමේ අත්‍යවශ්‍ය කොටසකි.

<a> Element:

<a> Element: සම්බන්ධය සාදන්නෙකු වැනිය (link-maker). ඔබට වෙනත් වෙබ් පිටු හෝ අන්තර්ජාලයේ ඇති දේවල් වෙත සබැඳි සෑදීමට එය භාවිතා කළ හැක. "href" attribute භාවිතයෙන් ඔබ යා යුත්තේ කොතැනටද යන්න කියාපායි.



<img> Element:

<img> Element පින්තූර ඇතුළු කරන්නෙකු වැනිය. මෙය ඔබ විසින් වෙබ් පිටුවකට පින්තූර එකතු කරන ආකාරයයි. ඔබට එය "src" attribute භාවිතයෙන් ඔබට භාවිතා කිරීමට අවශ්‍ය image file  වෙත යොමු කිරීමට අවශ්‍ය වේ

<ul> and <ol> Elements:

<ul> සහ <ol> elements ඔබට ලැයිස්තු (list) සෑදීමට උදවු කරයි. <ul> බුලට් පොයින්ට්(bullet points) සමඟ ලැයිස්තු(bullet points) සාදයි, සහ <ol> මගින් අංක හෝ වෙනත් සලකුණු සහිත ලැයිස්තු සෑදීම සිදුකරයි.


<li> Element:

<li> මූලද්‍රව්‍යය ලැයිස්තුවක ඇති අයිතමයක් වැනිය. එය බුලට්-පොයින්ට් ලැයිස්තු සඳහා(for bullet-point lists) <ul> ඇතුළත සහ ලැයිස්තුවේ ඇති එක් එක් දේ සඳහන් කිරීමට අංකිත ලැයිස්තු(for numbered lists) සඳහා <ol> ඇතුළත භාවිතා වේ.



මේවා HTML හි මූලික කොටස් කිහිපයක් පමණි. වගු, ආකෘති, බහුමාධ්‍ය සහ තවත් බොහෝ කාර්යයන් සඳහා HTML හි තවත් බොහෝ elements ඇත. මෙම elements එකට එකතු කිරීමෙන් ඔබට සංකීර්ණ සහ සංවිධානාත්මක වෙබ් පිටු සෑදිය හැක. වෙබ් අන්තර්ගතයන් ඵලදායී බවට පත් කිරීම සඳහා, එක් එක් අංගයන් කරන්නේ කුමක්ද සහ ඒවා භාවිතා කරන්නේ කෙසේද යන්න දැන ගැනීම වැදගත් වේ.....



HTML මුලදී සංකීර්ණ බවක් පෙනෙන්නට ඇත, නමුත් එය ඇත්ත වශයෙන්ම වෙබ් සංවර්ධනය සඳහා උනන්දුවක් දක්වන අයට සාපේක්ෂව සරල සහ තීරණාත්මක භාෂාවකි. ඔබ එහි මූලික ව්‍යුහය සහ වැදගත් අංගයන් ග්‍රහණය කර ගත් පසු, ඔබ ඔබේ වෙබ් පිටු සහ වෙබ් අඩවි සැකසීම සඳහා යොදාගත හැක.



Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Understanding Machine Learning: A Beginner's Guide(part 1)

Introduction Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) that is revolutionizing various industries, from healthcare to finance to technology. It enables computers to learn from data and make decisions or predictions without being explicitly programmed to perform specific tasks. In this blog post, we will delve into the basics of machine learning, exploring its significance, fundamental concepts, and how it works. The Significance of Machine Learning Machine learning has become a pivotal technology in the modern era due to its ability to process and analyze vast amounts of data more efficiently than traditional methods. Here’s why machine learning is so important: Automation of Tasks: Machine learning automates repetitive and mundane tasks, allowing humans to focus on more complex and creative endeavors. Data-Driven Decisions: By uncovering patterns and insights from data, machine learning helps businesses and organizations make informed decisions, leading to better ...
Post a Comment
Read more

Supervised Learning and Unsupervised Learning in Machine Learning (A Beginner's Guide(part 2)

  Supervised Learning and Unsupervised Learning in Machine Learning Machine learning, a subset of artificial intelligence, involves training algorithms to learn from and make predictions or decisions based on data. Two fundamental types of machine learning are supervised learning and unsupervised learning. Understanding these concepts is crucial for anyone diving into the world of data science and machine learning. Supervised Learning Supervised learning is a type of machine learning where the model is trained on a labeled dataset. This means that each training example is paired with an output label. The goal is for the algorithm to learn a mapping from inputs to outputs so it can make accurate predictions on new, unseen data. Key Concepts Labeled Data : In supervised learning, the dataset consists of input-output pairs. For example, a dataset for a spam detection algorithm might include emails (inputs) and labels indicating whether each email is spam or not (outputs). Training Pro...
Post a Comment
Read more

Spam Mail Prediction using Machine Learning

 Spam Mail Prediction using Machine Learning This project involves building a spam mail detector using Python within the Google Colab environment. By leveraging machine learning techniques, we aim to automatically classify emails as either spam or legitimate. The detector will enhance user security by filtering out potentially harmful emails. Source code(with describtion) Importing the Dependencies import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score Importing Libraries: The code begins by importing necessary libraries such as NumPy, Pandas, scikit-learn's train_test_split , TfidfVectorizer , LogisticRegression , and accuracy_score from sklearn.metrics . Data Preparation: It implies that you have a dataset containing email content along with labels indicating whether each emai...
Post a Comment
Read more