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網路封包大剖析：HTTP介面自動化測試原理

為了解決系統ui沒有回應的問題，作者肖佳 這樣論述：

用Fiddler、Wireshark、JMeter、Selenium玩轉網路封包 自動化、測試、秒殺、搶票最佳實戰 　　本書不僅全面介紹如何使用Fiddler 進行HTTP 封包截取，還提供豐富的應用場景實戰範例。除了介紹HTTP 封包截取及其應用，還介紹許多Web應用方面的相關知識。全書內容深入淺出、圖文並茂，閱讀起來非常輕鬆。對HTTP 封包截取技術的知識系統重新進行了梳理，加入了作者在工作中新的實踐、新的歸納。 　　全書分為30章，每章的內容都搭配實例和大量的圖片，方便讀者參考並動手實踐。讀者可以很快學完一章，每學一章都會有成就感。 　　第1～11章中補充了一些HTTP的知識，

包括如何使用Fiddler來抓HTTP封包、如何分析HTTP封包。 　　第12～22章則介紹如何透過JMeter、Postman和Python+requests來發送HTTP封包，以實現軟體自動化測試和介面的自動化測試。 　　第23～26章中，透過列舉很多有意思的案例，介紹如何使用封包截取工具來實現安全測試和性能測試。 　　最後的第27～30章，則運用本書所說明的內容，實現幾個日常生活中應用比較廣泛的綜合實例。 本書特色 　　◎實例豐富：作者多年介面測試的經驗總結，幫助解決實際工作中的難題。 　　◎圖文並茂：讀者閱讀無障礙，容易上手。  

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中小企業廠商供應鏈金融採用意願影響因素之研究

為了解決系統ui沒有回應的問題，作者余汸蓉 這樣論述：

由於忽視了供應鏈上下游之間產生的供應鏈風險，傳統的投融資工具不在滿足需求，尤其是對產業鏈中的中小企業，因為固定資產少、等值抵押擔保品少、資訊高度不對稱、財務信息不透明等問題，更是經常淪為金融機構融資服務中的弱勢族群，一般難以從傳統融資管道獲得融資，或是需要承擔較高的融資成本。而供應鏈金融的出現正是解決商務流通上的限制並拓展財務流向上的契機，其旨在透過物流與資訊流的架構建立來確保供應鏈各個運行階段都能進行相關的資金流動，從而穩健其商業運行的流程。截至近代，仍有不少學者持續探索供應鏈金融的發展性，以利契合於中小型企業端的條件限制，並完善在供應鏈整體上的穩定程度。回顧國內對於供應鏈金融的發展一直是

較為忽視的一塊。尤其在COVID-19疫情造成全球供應鏈斷裂、企業面臨資金流動與融資問題，全球大型金融機構早已透過供應鏈金融掌握企業財務動向並即時恢復產業鏈的穩定，反觀臺灣多數銀行和產業在這波疫情中仍數次消耗人力、時間，忙著核對書面文件、人工申請紓困經費，也因如此，供應鏈金融才重新受到國內各界的關注與探討。故本研究以Sumeer等人（2019）所整理，對促成供應鏈金融採用的影響因素做為參考，透過問卷調查並以二階段結構方程模式（Structural Equation Modelling，SEM）來進行數據分析，探討各變數對現今國內中小企業廠商選擇採用供應鏈金融之意願。本研究結果顯示，首先發現廠商

的創新導向對於供應鏈整合雖路徑一致（T值= 0.887），卻沒有顯著的直接影響，故假設不成立。而廠商之間的夥伴關係對供應鏈整合有正向影響；廠商的高階管理團隊支持對供應鏈整合具正向影響；廠商的資訊化能力對供應鏈整合及供應鏈金融採用意願皆具有正向影響；廠商的供應鏈整合程度對供應鏈金融採用意願亦有正向影響。

Python爬蟲技術

為了解決系統ui沒有回應的問題，作者李寧 這樣論述：

《Python爬蟲技術：深入理解原理、技術與開發/甯哥大講堂》從實戰角度系統講解Python爬蟲的核心知識點，並通過大量的真實項目讓讀者熟練掌握Python爬蟲技術。 　　 《Python爬蟲技術：深入理解原理、技術與開發/甯哥大講堂》用20多個實戰案例，完美演繹了使用各種技術編寫Python爬蟲的方式，讀者可以任意組合這些技術，完成非常複雜的爬蟲應用。 　 　 《Python爬蟲技術：深入理解原理、技術與開發/甯哥大講堂》共20章，分為5篇。第1篇基礎知識（第1、2章），主要包括Python運行環境的 搭建、HTTP基礎、網頁基礎（HTML、CSS、JavaScript等）、爬蟲的基本原理、

Session與Cookie。第2篇網路庫（第3～6 章），主要包括網路庫urllib、urllib3、requests和Twisted的核心使用方法，如發送HTTP請求、處理超時、設置HTTP請求 頭、搭建和使用代理、解析連結、Robots協定等。第3篇解析庫（第7～10章），主要包括3個常用解析庫（lxml、BeautifulSoup和 pyquery）的使用方法，同時介紹多種用於分析HTML代碼的技術，如規則運算式、XPath、CSS選擇器、方法選擇器等。第4篇資料存儲（第 11、12章），主要包括Python中資料存儲的解決方案，如檔存儲和資料庫存儲，其中資料庫存儲包括多種資料庫，如本

地資料庫SQLite、網路數 據庫MySQL以及文檔資料庫MongoDB。第5篇爬蟲高級應用（第13～20章），主要包括Python爬蟲的一些高級技術，如抓取非同步資料、 Selenium、Splash、抓取移動App資料、Appium、多執行緒爬蟲、爬蟲框架Scrapy，最後給出一個綜合的實戰案例，綜合了 Python爬蟲、資料存儲、PyQt5、多執行緒、資料視覺化、Web等多種技術實現一個視覺化爬蟲。 　　 《Python爬蟲技術：深入理解原理、技術與開發/甯哥大講堂》可以作為廣大電腦軟體技術開發者、互聯網技術研究人員學習“爬蟲技術”的參考用書。也可以作為高等院校電腦科學與技術、軟體工程、

人工智慧等專業的教學參考用書。 李甯，歐瑞科技創始人/CEO，甯哥教育創始人，東北大學電腦專業碩士。曾任國內某大型軟體公司專案經理、甯哥教育教學總監、騰訊課堂特約講師、51CTO學院講師、CSDN特級講師。從事軟體研究和開發超過15年，一直從事Python、人工智慧、區塊鏈、JavaScript、Node.js、Java以及跨平臺技術的研究和技術指導工作，對國內外相關領域的技術、理論和實踐有很深的理解和研究。 前言 第1篇 基礎知識 第1章 開發環境配置 1．1 安裝官方的Python運行環境 1．2 配置PATH環境變數 1．3 安裝Anaconda

Python開發環境 1．4 安裝PyCharm 1．5 配置PyCharm 1．6 小結 第2章 爬蟲基礎 2．1 HTTP基礎 2．1．1 URI和URL 2．1．2 超文字 2．1．3 HTTP與HTTPS 2．1．4 HTTP的請求過程 2．1．5 請求 2．1．6 回應 2．2 網頁基礎 2．2．1 HTML 2．2．2 CSS 2．2．3 CSS選擇器 2．2．4 JavaScript 2．3 爬蟲的基本原理 2．3．1 爬蟲的分類 2．3．2 爬蟲抓取資料的方式和手段 2．4 Session與Cookie 2．4．1 靜態頁面和動態頁面 2．4．2 無狀態HTTP與Cookie

2．4．3 利用Session和Cookie保持狀態 2．4．4 查看網站的Cookie 2．4．5 HTTP狀態何時會失效 2．5 實戰案例：抓取所有的網路資源 2．6 實戰案例：抓取博客文章列表 2．7 小結 第2篇 網路庫 第3章 網路庫urllib 3．1 urllib簡介 3．2 發送請求與獲得回應 3．2．1 用urlopen函數發送HTTPGET請求 3．2．2 用urlopen函數發送HTTPPOST請求 3．2．3 請求超時 3．2．4 設置HTTP請求頭 3．2．5 設置中文HTTP請求頭 3．2．6 請求基礎驗證頁面 3．2．7 搭建代理與使用代理 3．2．8 讀取和

設置Cookie 3．3 異常處理 3．3．1 URLError 3．3．2 HTTPError 3．4 解析連結 3．4．1 拆分與合併URL（urlparse與urlunparse） 3．4．2 另一種拆分與合併URL的方式（urlsplit與urlunsplit） 3．4．3 連接URL（urljoin） 3．4．4 URL編碼（urlencode） 3．4．5 編碼與解碼（quote與unquote） 3．4．6 參數轉換（parse_qs與parse_qsl） 3．5 Robots協議 3．5．1 Robots協議簡介 3．5．2 分析Robots協議 3．6 小結 第4章 網路庫

u川ib3 4．1 urllib3簡介 4．2 urllib3模組 4．3 發送HTTPGET請求 4．4 發送HTTPPOST請求 4．5 HTTP請求頭 4．6 HTTP回應Z頭 4．7 上傳文件 4．8 超時 4．9 小結 第5章 網路庫requests 5．1 基本用法 5．1．1 requests的HelIoWorld 5．1．2 GET請求 5．1．3 添加HTTP請求頭 5．1．4 抓取二進位資料 5．1．5 POST請求 5．1．6 回應資料 5．2 高級用法 5．2．1 上傳文件 5．2．2 處理Cookie 5．2．3 使用同一個會話（Session） 5．2．4 SSL

證書驗證 5．2．5 使用代理 5．2．6 超時 5．2．7 身份驗證 5．2．8 將請求打包 5．3 小結 第6章 Twisted網路框架 …… 第3篇 解析庫 第4篇 資料存儲 第5篇 爬蟲高級應用 Python現在非常火爆。但Python就和英語一樣，如果只會Python語言，就相當於只能用英語進行日常會話。然而，真正的英語高手是可以作為專業領域翻譯的，如IT、金融、數學等專業領域。Python也是一樣，光學習Python語言是不行的，要想找到更好的工作，或得到更高的薪水，需要學會用Python做某一領域的應用。 　　 現在Python應用的熱門領域比較廣，例如人

工智慧，不過人工智慧不光涉及Python語言本身的技術，還涉及數學領域的知識，雖然比較火爆，但絕對不是短時間可以掌握的。然後有一個領域與人工智慧的火爆程度相當，但不像人工智慧那樣難入門，這就是爬蟲領域。 　　 為什麼爬蟲領域如此火爆呢？其實爬蟲的基本功能就是從網上下載各種類型的資料（如HTML、影像檔等）。但不要小瞧這些下載的資料，因為這些資料將成為很多應用的資料來源。例如，著名的Google搜尋引擎，每天都會有數以億計的查詢請求，而搜尋引擎為這些請求返回的資料，都是來源於強大的爬蟲。編寫搜索引擎的第一步就是通過爬蟲抓取整個互聯網的資料，然後將這些資料庫保存到本地（以特定的資料格式），接下來就

是對這些資料進行分析整理。然後才可以通過搜尋引擎進行查詢。雖然搜尋引擎的實現技術非常多，也非常複雜，但爬蟲是1，其他的所有技術都是0，如果沒有爬蟲搜集資料，再強大的分析程式也毫無用武之地。 　　 除了搜尋引擎外，人工智慧中的重要分支深度學習也需要爬蟲抓取的資料來訓練模型。例如，要想訓練一個識別金字塔的深度學習模型，就需要大量與金字塔相關的圖片進行訓練。最簡單的方式，就是使用百度或穀歌搜索金字塔圖片，然後用爬蟲抓取這些圖片到本地。這是利用了搜尋引擎通過關鍵字分類的特性，並且重新利用了這些分類的圖片。 　　 通過這些例子可以瞭解到，學習爬蟲是進入其他更高端領域的鑰匙，所以學習Python爬蟲將成為

第一個需要選擇的熱門領域。 　　 儘管爬蟲的基本功能是下載檔案，但一個複雜的爬蟲應用，可不光涉及網路技術。將資料下載後，還需要對資料進行分析，提取需要的資訊，以及進行資料視覺化，甚至需要一個基於UI的視覺化爬蟲。所以與爬蟲有關的技術還是很多的。 　　 由於Pythonp爬蟲涉及的技術很多，學習資料過於分散。所以，筆者覺得很有必要編寫一本全面介紹Python爬蟲實戰類的書籍，在書中分享筆者對Python爬蟲以及相關技術的理解和經驗，幫助同行和感興趣的朋友快速入門，並利用Python語言編寫各種複雜的爬蟲應用。筆者希望本書能起到拋磚引玉的作用，使讀者對Python爬蟲以及相關技術產生濃厚的興趣，並

能成功進入Python爬蟲領域。加油！高薪的工作在等著你們！

《音樂與音響》雜誌數位人文方法分析－－解嚴前後一年之內容主題探索

為了解決系統ui沒有回應的問題，作者王俊皓 這樣論述：

　　臺灣音樂學領域仍缺乏利用資訊科技輔助研究方法的探索。筆者以自身對音響硬體及資訊科技的熟悉為切入點，嘗試借助資訊技術輔助人文研究的進行。此種跨越學科並結合數位科技與人文學科的應用一般稱為數位人文（digital humanities）方法。本研究以《音樂與音響》雜誌為研究對象，除了以人工閱讀的質性研究方法分析文本之外，同時也利用主題模型（topic modeling）的隱含狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation）模型方法來找出文本中所隱含的主題與關鍵字。透過以上2種方式，不只針對文本，也同時針對研究所設定的3個問題：「解嚴」前後雜誌內容主題的改變、「兩廳院」開

幕相關文章內容呈現、雜誌對於DAT上市的觀點來進行分析。結果發現「用高級的音響設備去聆賞西洋嚴肅音樂」為《音樂與音響》雜誌最主要想傳達給讀者的概念。在「解嚴」後雜誌中雖有更多的大陸地區音樂訊息，但書寫大陸地區音樂訊息的主題與內容和「解嚴」前無異。在「兩廳院」的討論焦點則是由政策、空間再轉移到音響問題。最後雜誌對於DAT的版權爭議沒有負面的意見，並對家庭用翻錄功能抱持期待。主題模型分析產生的文字雖無法獨立產生完善的文本描述，但與質性分析結果能彼此印證及相互比較。運用主題模型分析並針對研究題目及文本善加分組，更能發揮其找出主題綱要和指引閱讀的功能。