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爬蟲在手 資料我有：7堂課學會高效率Scrapy爬蟲(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決c#自學ptt的問題，作者簡學群 這樣論述：

由淺入深了解Scrapy爬蟲框架，讓你從零開始建立高效率爬蟲！ 　　◆自學網路爬蟲沒問題，手把手教學讓你無痛上手 　　◆完整的網路爬蟲和Scrapy知識，資料取得更輕鬆 　　◆學會各種套件和實作範例，讓你的爬蟲比別人更有效率 　　本書內容改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽的AI & Data組優選網路系列文章─《爬蟲在手、資料我有 - 30 天 Scrapy 爬蟲實戰》。在AI的大時代中，「資料來源」是基礎中的基礎，但網路上的資料豐富又繁雜，總不可能都靠人工來蒐集資料。這時就是爬蟲出場的時候了！本書會帶讀者了解爬蟲的基礎知識，克服爬蟲常見的問題，最後可以寫出維護成本低、執行效率高的

爬蟲程式。 四大重點 　　★初學者必備的爬蟲指南，大大降低你的學習門檻 　　網路爬蟲妙計已為你爬取完成！從安裝環境、認識架構、資料儲存、除錯到各類型網站實作，本書將一步步帶你學會網路爬蟲。 　　★全面解析各種知識，爬蟲能力再提升 　　不只教你如何進行網路爬蟲，還要帶你深入Scrapy架構，並特別介紹NoSQL、反反爬蟲。提升你的爬蟲技能，擁有越級打怪的神力。 　　★活用各種套件，打造高效率爬蟲 　　本書將手把手帶你活用各種套件，並從範例中學會撰寫精簡有效的程式碼，讓你克服問題、達成任務，邁向高效率的資料取得之路。 　　★爬取資料生活化，就像抓寶一樣好玩有趣！ 　　你會學到如何抓取PT

T、Mobile01、新聞網站、股市網站資料，你想要的各種資料都能輕鬆取得。 　　【下載範例程式檔案】 　　本書範例檔下載網址：github.com/rex-chien/ithome-scrapy  

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啟蒙到實踐：親密關係暴力防治工作者的實踐

為了解決c#自學ptt的問題，作者張富盛 這樣論述：

親密關係暴力防治工作目標的達成，與政策的方向、工作者的觀念互為表裡；同時也必須回應社會普遍對家庭暴力的意識形態。回溯臺灣親密關係暴力防治史，直接服務工作者須兼具個人、家庭及社會文化層次的生態系統觀與多元視角；而女性主義批判父權文化所建構的「性別」和「權力」的不平等現象，持續勾勒出親密關係暴力被害人的受暴處境；國內外研究亦顯示工作者須具備暴力是如何被社會建構的論述，並反思自身的服務立場，避免忽略評估個人在關係結構中的社會（性別）位置，進而發展工作原則。 本研究以質性研究，透過觀察及訪談6位自我認同以女性主義觀點實踐於親密關係暴力議題的女性保護性社工，發現受訪者都在自身社會位置的意識覺醒後

建立工作信念，在以服務對象為主體性的前提下經營以陪伴為主的夥伴關係，進而培力服務對象以自主的意識產生因應暴力的行動。 最後本研究提出兩項建議：一、辦理以體驗性為主的性別意識教育訓練：藉由體驗的途徑深化為知識，進而培養工作者辨識社會（性別）議題之能力；二、以服務對象為主體進行學術研究：藉由整理倖存者受服務經驗所產出的學術知識，成為政策制定上的依據。

Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術

為了解決c#自學ptt的問題，作者陳會安 這樣論述：

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序   　　☛  資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。   　　☛  網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園

後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。   　　☛  本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。   　　適用讀者 　　✎  已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎  適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛  fChart

文字探勘技術應用於股票論壇之投資議題研究-以PTT論壇Stock版為例

為了解決c#自學ptt的問題，作者蕭約翰 這樣論述：

隨著全球進入資料科學的時代，人們漸漸的習慣在網路上分享和交流資訊，而社群網路平台蘊含了大量的訊息，人們可以透過不同平台了解社會時事及熱門議題，亦可藉由留言表達自身想法及心情，這些巨量資料含有結構的資料，文字及和非結構化的資料。近年來文件探勘技術是研究應用之趨勢，在很多領域都有不錯成果。本研究以投資相關議題的觀點出發，使用文字探勘技術應用於批踢踢股票版的標題內容進行分析。資料蒐集範圍從2020年1月到2020年3月期間發表在批踢踢股票版共約7,400篇文章為主，先使用Python爬蟲的技術，抓取文檔形成語料庫，再將文件中所有的詞彙針對爬蟲內容進行文本分析，分析結果呈現大眾討論的投資議題趨勢，透

過爬蟲放入多篇個股相關的新聞、常見推文等，幫助我們準確的分析股票版鄉民的意見。PTT股票版經過自然語言斷詞處理，研究結果顯示出現次數最頻繁的前三個詞彙為武漢肺炎、中國及疫情。分析結果後呈現大眾討論的議題大多圍繞在疫情發展、金融危機以及投資標的等三個主要議題。可見疫情情況影響金融危機是被大眾所討論且關心的。