Photo by Clay Banks on Unsplash 在 [Python爬蟲教學]3步驟教你部署Python網頁爬蟲到Google(GCP)雲端平台 文章中，和大家分享了部署Python網頁爬蟲到Google Cloud Platform雲端平台，並且能夠將爬取的資料存入Google BigQuery數據庫，而接下來該如何定時自動化執行Python網頁爬蟲呢? 這時候，就會需要利用 Google Scheduler(雲端排程器)，透過自訂時間來排程執行Python網頁爬蟲，其中的實作重點包含：
Photo by Souvik Banerjee on Unsplash 在使用Python網頁爬蟲搜集資料的過程中，隨著時間的累積，資料量就會逐步的增加形成大數據，這時候，就會需要藉由雲端資源來協助我們進行資料分析。 而Google BigQuery雲端數據庫(Cloud Data Warehouse)就是一個非常強大的資料儲存分析工具，除了能夠儲存大量的數據外，還擁有很好的查詢效能，並且可以結合Google Data Studio來進行資料視覺化。 所以本文就接續 [Python爬蟲教學]一學就會的Python網頁爬蟲動態讀取資料庫應用 文章， 來和大家分享，如何將Python網頁爬蟲爬取的資料，載入Pandas DataFrame後，存入Google BigQuery資料表，以利於分析。其中的實作步驟包含：
Photo by Christina @ wocintechchat.com on Unsplash 想必大家在開發網頁爬蟲的過程中，都會有遇到各種反爬蟲機制的經驗，而Captcha就是其中一種透過圖片驗證的方式，來增加Python網頁爬蟲爬取資料的困難度。 所以，本文就以 博客來網路書店 的登入頁面為例，來和大家分享如何利用 2Captcha服務 ，破解登入時的一般驗證碼(Normal Captcha)，順利登入會員。其中實作的重點包含：
Photo by Giorgio Tomassetti on Unsplash 當手上有一份數據資料要進行分析，這時候如果是使用Pandas套件，通常會利用describe()方法(Method)，來初步瞭解資料內容，但是對於想要深入分析資料集來說，資訊還不夠充足。 所以本文就以 Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv) 為例，來和大家分享一個很常用來進行 探索式資料分析( Exploratory Data Analysis )的套件－Pandas Profiling， 能夠將Pandas DataFrame中儲存的資料，產製為一個互動式的網頁報表，並且以視覺化的方式呈現詳細的資料結構。其中的重點包含：
Photo by Yura Fresh on Unsplash 資料蒐集的過程中，為了能夠有效的整理資料，通常都會搭配使用Pandas套件來進行實作，而在完成資料整理後，有時就會需要將資料顯示在網頁上，藉此分享其中的資訊 。 Pandas套件也提供了內建方法(Method)，讓資料分析人員能夠將Pandas DataFrame中整理好的資料，轉為HTML的表格來加以運用，本文就以 Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv) 為例，來和大家分享如何利用Pandas套件將讀取到的資料顯示在網頁上，重點包含：
Photo by Zan on Unsplash 想要在機器學習或資料分析的過程中順利實作，資料集的前置處理就非常重要，像是資料清理或篩選等，而這些動作通常都是一個有順序性的流程，雖然能透過一次一次的呼叫Pandas套件方法(Method)來達成，但是如果想要讓程式碼可讀性高，以及自動化重複性的資料處理流程，就需要建置資料處理管道(Pipeline)。
Photo by Sean Lim on Unsplash 面對大量資料的分析工作中，有時想要快速識別遺漏的值，或是已經整理好報表資料，想要為老闆強調某些重要的數字等，這時候除了可以將資料匯出到Excel進行處理外，Pandas套件也提供了許多客製化Pandas DataFrame樣式的功能，來解決以上的需求。
Photo by Walling on Unsplash 你有沒有過這樣的經驗，分析的資料分散在多個CSV檔案中，想要利用Pandas套件進行合併，來實作後續的資料處理呢?如果所要分析的資料量或欄位較多時，相信資料被分類在多個CSV檔案中的情況是有機會發生的，這時候就會需要使用Pandas套件的合併方法(Method)來整合多個CSV檔案的資料 。
Photo by LinkedIn Sales Solutions on Unsplash 現在有許多網站，為了 共享擁有的資料或服務， 都會透過建立API(Application Programming Interface)的方式，給外部的使用者進行更多元的應用，對於網站來說，除了能夠方便授權外，也可以彈性管理所提供的資料內容。 這時候，如果想要利用Pandas套件強大的資料分析功能，處理網站API所回傳的JSON格式資料內容，該怎麼實作呢?本文就以 痞客邦(PIXNET)網站的Open Data API 為例，來和大家分享Pandas套件如何讀取回傳的熱門美味食記文章資料，重點包含：
Photo by Taras Shypka on Unsplash 面對現實生活中所蒐集來的各式各樣資料，想要能夠快速的進行初步整理，並且有效觀察其中的內容，資料排序可以說是最常使用的方法之一。 而Pandas套件對於資料排序的功能，也提供了非常好支援，本文就以 Kaggle網站的2009-2019年Amazon前50名暢銷書資料集(bestsellers with categories.csv) 為例， 帶大家來瞭解如何在資料集中應用Pandas套件的排序方法(Method)。重點包含：
Photo by freestocks on Unsplash LINE Bot的自動化回覆訊息功能，普遍的應用在日常生活中，尤其是服務的提供者，都會利用LINE Bot來推播最新消息或回覆客戶的問題等。 隨著各種不同類型的需求增加，有時就會需要更多的LINE Bot來提供服務，而在開發的過程中，普遍都是一個專案包含一個LINE Bot，就會造成有多個專案需要維護，有沒有辦法在一個專案中，包含多個LINE Bot呢?
DocuSign on Unsplash 使用Pandas套件實作資料清理時，除了對於遺漏、重複與拆分資料的處理外，資料型態與格式也是資料清理過程中需要注意的，這時候就可以利用Pandas套件所提供的轉型與格式化方法(Method)來有效的進行操作。 所以，本文接續 [Pandas教學]使用Pandas套件實作資料清理的必備觀念(上) 文章，使用 Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv) ， 針對資料型態與格式的部分，來和大家分享幾個Pandas套件提供的方法(Method)應用，包含：
Ioan F on Unsplash 在資料分析的過程中，蒐集來的大量數據很可能不是那麼完整，像是含有空值、NULL或重複等，這時候就需要適當的清理與處理，讓資料集更符合所需，進而能夠精確的分析。 而Pandas套件提供了許多資料清理的方法(Method)，本文就以 Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv) 為例，來和大家分享這些方法(Method)的應用方式，包含：
Pankaj Patel on Unsplash Pandas套件相信是Python開發人員在資料分析的領域中， 最普遍使用的工具之一，對於蒐集來的資料進行後續觀察及清理都相當的便利，而如果您和筆者一樣是Visual Studio Code開發工具的愛好者，利用Pandas套件操作資料後，在印出結果時，就會長得像以下的圖樣：
Photo by Sigmund on Unsplash 在實務上開發Scrapy網頁爬蟲時，難免過程中會發生錯誤或產生問題，這時候該如何有效的偵錯找到原因，進而提升開發效率及品質，就是一個非常重要的議題。 而Scrapy網頁爬蟲框架提供了許多非常實用的方法，來幫助開發人員有效的偵錯，本文就 來和大家分享3個筆者最常使用的偵錯方法，包含：
Photo by Surface on Unsplash 想要進行資料分析，除了利用Python網頁爬蟲蒐集第一層的網頁資料外，有時候為了要 更瞭解資料的內容或是 讓分析的結果更加精確，就會需要爬取下一層的網頁，也就是詳細資料。 舉例來說，筆者想要對不同廠牌的筆電進行分析，這時候使用Python網頁爬蟲除了取得網頁第一層的筆電名稱外，還需要爬取每個筆電的下一層網頁，來取得詳細的規格內容，才有辦法進行比較。
Photo by Austin Distel on Unsplash 相信大家在瀏覽網頁的經驗中，都有看過利用分頁的方式來呈現，將內容切分為好幾頁，除了能夠提升網頁的執行效率外，也增加了使用者的體驗。 在前面的Scrapy網頁爬蟲框架系列教學中，皆分享了爬取單一網頁的內容，這時候如果想要利用Scrapy網頁爬蟲框架來爬取多頁的資料，該如何實作呢?本文就來延續 [Scrapy教學7]教你Scrapy框架匯出CSV檔案方法提升資料處理效率 文章的教學內容，一起來學習這個技巧吧。
Photo by Maxwell Ridgeway on Unsplash 在實作Python網頁爬蟲時，有一個非常重要的議題，就是如何將爬取到的資料有效儲存起來，這時候除了能夠像 [Scrapy教學6]解析如何在Scrapy框架存入資料到MySQL教學 文章一樣，存入資料庫外，另一個最常使用的方法，就是檔案的匯出，像是CSV、JSON及XML等。
Photo by Cytonn Photography on Unsplash 在利用Scrapy框架開發網頁爬蟲的過程中，成功取得想要蒐集的資料後，下一個步驟就是資料的儲存，像是存入資料庫或是檔案中等，這時候，就會需要使用到Scrapy框架的item資料模型及pipeline資料模型管道模組(Module)，來幫助開發人員建立好維護的資料處理方式。
Photo by Markus Winkler on Unsplas h Scrapy網頁爬蟲框架除了提供 [Scrapy教學4]掌握Scrapy框架重要的CSS定位元素方法 文章中所分享的css()方法(Method)來定位網頁元素(Element)外，也提供了xpath()定位方法(Method)讓開發者使用。 XPath(XML Path Language)是一個使用類似檔案路徑的語法，來定位XML文件中特定節點(node)的語言，因為能夠有效的尋找節點(node)位置，所以也被廣泛的使用在Python網頁爬蟲的元素(Element)定位上。
Photo by Alex Kulikov on Unsplash 在 [Scrapy教學2]實用的Scrapy框架安裝指南，開始你的第一個專案 文章，完成Scrapy框架的 安裝 以及專案的建立後，接下來，就可以在其中開發網頁爬蟲，而在開發之前，又有哪些基本的觀念需要知道?本文將 一步一步 帶大家來進行瞭解，重點包含：
Photo by Jeff Sheldon on Unsplash 繼 [Scrapy教學1]快速入門Scrapy框架的5個執行模組及架構 文章，瞭解Scrapy框架的5個主要模組相互之間的關係與執行流程後，本文將帶大家在Windows環境中，安裝Scrapy框架，並且提示可能會遇到的錯誤該如何解決，最後，建立屬於您的第一個Scrapy專案，來一窺其中的檔案結構。重點包含：
Photo by Štefan Štefančík on Unsplash 一般想要自動化蒐集網頁上的資料時， 普遍都會使用像BeautifulSoup或Selenium套件開發 Python網頁爬蟲來取得，但是，如果所要爬取的資料量較大，擁有複雜的邏輯處理及效率的要求，這時候就會建議使用Scrapy框架，來幫助開發人員建立一個維護性較好的Python網頁爬蟲。
Photo by Markus Winkler on Unsplash 如果大家有在觀測或分析趨勢，會看到有些網頁會以圖表的方式來呈現資料，透過使用者將滑鼠移上去後，顯示每個點的數據，來提升可讀性及使用體驗，這時候，如果想要利用Python網頁爬蟲來爬取圖表上的數據，進行客製化的分析，該如何達成呢? 本文將以 Yahoo奇摩股市 的「美股大盤行情圖表」為例，帶大家了解網頁圖表的顯示原理，並且該如何利用這樣的原理，讓Python網頁爬蟲能夠取得資料。
Photo by Chris Spiegl on Unsplash Python網頁爬蟲的執行效率，相信是開發人員在蒐集網頁資料時所追求的，除了可以使用 GRequests 或 Asyncio 等套件打造非同步的Python網頁爬蟲外，應用 多執行緒(Multithreading)的技巧也是不錯的選擇。 所以本文想來和大家分享程序(Process)與執行緒(Thread)的差別，以及 多執行緒(Multithreading )的重要觀念，最後，實際應用在Python網頁爬蟲專案，提升執行效率。
Photo by Prince Abid on Unsplash 網路的普及，為了要自動化的搜集資料，提升工作效率，相信Python網頁爬蟲是最常使用的方法之一，而要實作Python網頁爬蟲，最受歡迎的三大工具莫過於BeautifulSoup、Selenium及Scrapy，其中各自的主要特色以及使用時機，本文就來為大家進行簡單的分享與比較。
Photo by Austin Distel on Unsplash 為了能夠自動化蒐集網頁上的資料，通常都會利用Python網頁爬蟲來幫忙完成，而蒐集到的資料如果想要進行排序、群組或篩選的動作，就需要花費不少的功夫來達成。 這時候，就能夠整合Pandas資料分析套件，將爬取的資料存入DataFrame資料結構，使用它所提供的方法，即可輕鬆操作其中的資料，除了提升處理資料的效率，也能夠讓程式碼更加簡潔。
Photo by Windows on Unsplash 在 [Pandas教學]資料分析必懂的Pandas DataFrame處理雙維度資料方法 文章的分享中，可以得知Pandas DataFrame資料結構非常適合用於表格式 資料的儲存及處理，也因此被應用於許多的情境，而讀取網頁上的表格 (Table) 資料則是最常見的應用之一。
Photo by Myriam Jessier on Unsplash 在隨手可得的數據時代，資料分析逐漸成為顯學，利用視覺化軟體或是分析處理工具，將蒐集的資料轉變為有用的資訊，來協助使用者進行決策。 Pandas套件則是其中一種常用的資料分析處理工具，它是基於Python程式語言來建立的，非常容易使用且強大，主要應用於單維度(Series)與二維度(DataFrame)的資料處理。