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Python自學聖經(第二版)：從程式素人到開發強者的技術與實戰大全(附影音/範例程式)

為了解決未指定url是什麼的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

【Python系列書在台累計銷量近10萬冊】  國內眾多程式人選書第一指名、學業界指定Python講師、  榮登暢銷榜最多Python圖書作者團隊代表作    　　集Python程式技術大成，強大內容增值再進化～  　　8大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例，  　　涵蓋語法入門，橫跨各大熱門技術與軟硬整合實戰應用！    　　一本帶你入行！系統化分章、大量圖表解說，  　　全面跨入Python程式開發殿堂！  　　 　　給需要本書的人：  　　★不知道如何開始才能自學好Python的人  　　★有接觸過但又不想打掉重練的人  　　★老是寫不好Python程式的人  　　

★想運用Python開發專案的人  　 　　掌握系統化的學習途徑  　　才能真正駕馭Python    　　Python廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域，是一套直譯式、物件導向，功能強大的程式語言。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習，但沒有系統性與結構化的學習，只能一知半解，而胡亂網路爬文，也只會迷失在資訊叢林。    　　本書從Python自學角度出發，系統化的分章學習，全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合，規劃出最好的學習曲線，縮短自學途徑，排除學習障礙，真正從初學入門到業界活用！    　　■完整詳實的程式入門

：  　　從開發環境建置開始，由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。    　　■晉級專業的進階心法：  　　包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。    　　■應用廣泛的資料科學：  　　涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。    　　■無所不在的網路應用：  　　囊括Flask網站開發、建立Web API與Heroku部署、Django資料庫網站架設，還有LINE Bot機器人整合應用。    　　■邁向未來的AI人工

智慧：  　　具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及機器學習雲端平台Azure、NLP自然語言處理等能力。    　　■玩轉創意的多媒體互動：  　　包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理，還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。    　　■提升效率的開發加值：  　　介紹目前業界最熱門的Google Colab雲端開發平台與VS Code編輯神器，也深入介紹如何將程式打包成執行檔。    　　【超值附加內容】  　　萬物可通的IoT物聯網：  　　從MicroPython程式實作、硬體實作、感測器應用、加

入顯示裝置、使用Wi-Fi無線網路，到物聯網整合應用，提供PDF電子書，可視需求運用。    　　【超值學習資源】  　　獨家收錄「Python物件導向程式開發影音教學」、「Google Colab雲端開發平台入門影音教學」、全書範例程式檔    　　感謝各界眾多程式讀者的肯定與真好評，新版中，我們依據市場回饋的寶貴訊息調整章節與順序，並且再加值內容與影音教學，讓本書更全面，也更有利於學習。    　　在基礎入門篇中加入集合與時間模組的使用；  　　在資料科學篇中加入json及xml格式的檔案操作，以及Pandas資料分析；  　　在網路應用篇中增加應用Flask進行Line Bot的改版開發

，還升級Django的版本；  　　在人工智慧篇更針對機器學習補強了演算法的應用與實作，  　　除了觀念的導引，也強調資料在分類、迴歸分析上的學習，深入機器學習的核心；  　　全新的開發加值篇介紹目前業界最火熱的Google Colab雲端開發平台，  　　以及VS Code編輯神器，也深入介紹PyInstaller執行檔編譯；  　　全新的多媒體互動則著重在Pillow圖片處理、PyGame遊戲開發、PyTube線上影音下載；  　　附錄的IoT物聯網篇則因應軟體更新了操作介面，提供全彩呈現，  　　讓Python實戰更加得心應手。

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網絡爬蟲與反爬蟲相關研究

為了解決未指定url是什麼的問題，作者楊杰淮 這樣論述：

本研究的目的，主要在分析Python在網路技術領域上的應用，以及Python應用於網路爬蟲實作上的相關研究。研究採用文獻分析、系統實作等方式。研究之進行流程，首先著重於Python和HTML的相關語法之探討，與Python應用於網路技術領域，Python於網路爬蟲相關之應用。次要爬蟲相關實作部分，經由閱讀相關資料後進行系統分析與開發，以驗證Python運用於網路爬蟲與反爬蟲之效益完成研究。本研究主要用Notepad++記事本和Visual Studio Code撰寫html相關語法和python程式語言實行網路爬蟲相關功能，網路爬蟲運用到的套件包含BeautifulSoup套件和reques

ts套件，其中BeautifulSoup套件主要功能是用來擷取網頁上所需的資料並加以解析，在這之前，要先裝requests套件，requests套件主要功能是透過get()方法存取網頁的網址，要先從網頁取得該網址以後，才能擷取該網頁的資料，在BeautifulSoup套件裡，擷取資料比較常用到的有find_all()方法和select()方法，以find_all()方法先取得網頁的大部分內容資料，再以select()方法擷取指定小部分的指定參數資料內容，繪製相關架構圖主要是用Draw.io繪製軟體。經過實作且閱讀過大量的相關文獻，並且不斷的嘗試相關技術的應用與技術上的突破，希望透過本研究的網路

爬蟲相關實作的正面貢獻和反爬蟲的防範方式具體貢獻，在未來可以幫助到想學習Python網路爬蟲卻不懂其中程式意思的人們，亦或是提供給網路技術相關領域的人們有一個防止別人惡意網路爬蟲的方法。本論文主要透過Python網路爬蟲和反爬蟲的解析，次要則是透過CSS和JS相關語言達到爬蟲的目的。

Python自學聖經：從程式素人到開發強者的技術與實戰大全！(附影音/範例程式)

為了解決未指定url是什麼的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　一本帶你入行！ 　　系統化分章，全面跨入Python程式開發殿堂！ 　　學業界指定Python講師，眾多讀者與程式教師選書第一指名團隊精心彙整！ 　　六大領域、33個主題、近百種模組套件、1337個範例， 　　涵蓋語法入門，橫跨各大熱門技術與軟硬整合實戰應用。 　　給需要本書的人： 　　★不知道如何開始才能自學好Python的人 　　★有接觸過但又不想打掉重練的人 　　★老是寫不好Python程式的人 　　★想運用Python開發專案的人 　　掌握系統化的學習途徑 　　才能真正駕馭Python 　　Python廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域，是一套直

譯式、物件導向，功能強大的程式語言。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習，但沒有系統性與結構化的學習，只能一知半解，而胡亂網路爬文，也只會迷失在資訊叢林。 　　本書從Python自學角度出發，系統化的分章學習，全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合，規劃出最好的學習曲線，縮短自學途徑，排除學習障礙，真正從初學入門到業界活用！ 　　■完整詳實的程式入門： 　　從開發環境建置開始，由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、函式與模組等語法觀念與實作。 　　■晉級專業的進階心法： 　　包括檔案管理、例外處理、物件導

向開發、GUI圖形使用者介面、正規表達式等內容。 　　■應用廣泛的資料科學： 　　涵蓋網路爬蟲、資料儲存與讀取、資訊圖表化，以及Numpy與Pandas的完整學習。 　　■無所不在的網路應用： 　　Flask網路應用程式開發、Django資料庫網站架設，還有LINE Bot機器人整合應用。 　　■邁向未來的AI人工智慧： 　　具備機器學習入門、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及演算法雲端利器Algorithmia、機器學習雲端平台Azure、NLP自然語言處理等能力。 　　■萬物可通的IoT物聯網： 　　從MicroPython程式實作、ESP8266運用、感測器應用、加入顯示

裝置、使用Wi-Fi無線網路，到物聯網整合。 　　★超值學習資源：全書範例程式檔/Python物件導向程式開發影音教學 作者簡介 文淵閣工作室 　　一個致力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊，擅長用輕鬆詼諧的筆觸，深入淺出介紹難懂的 IT 技術，並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。 　　我們不賣弄深奧的專有名辭，奮力堅持吸收新知的態度，誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴，讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。 　　舉凡程式開發、文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作，都是我們專注的重點，而不同領域有各自專業的作者組成，以進行書籍的規劃與編寫。一直以來，感謝許多讀者與

學校老師的支持，選定為自修用書或授課教材。衷心期待能盡我們的心力，幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙，用學習的成果在自己的領域裡發光發熱！ 　　我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享， 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。 　　官方網站：www.e-happy.com.tw 　　FB粉絲團：www.facebook.com/ehappytw   【基礎入門篇】 01 建置Python開發環境 1.1 建置Anaconda開發環境 1.2 Spyder編輯器 1.3 Jupyter Notebook編輯器 02 變數、運算及判斷式 2.1 變數與資料型別 2.2 運算式

2.3 判斷式 03 迴圈、串列與元組 3.1 迴圈與串列 3.2 進階串列與元組 04 字典的使用 4.1 字典基本操作 4.2 字典進階操作 05 函式與模組 5.1 自訂函式 5.2 數值函式 5.3 字串函式 5.4 亂數模組 【進階學習篇】 06 檔案系統的使用 6.1 檔案和目錄管理 6.2 檔案的讀寫 6.3 二進位檔案的讀寫 07 物件導向程式開發 7.1 類別與物件 7.2 類別封裝 7.3 類別繼承 7.4 多型 7.5 多重繼承 7.6 類別應用 7.7 建立Python專案 7.8 打造自己的模組 08 例外處理 8.1 例外處理 8.2 try…except常用例外

錯誤表 8.3 捕捉多個例外 8.4 raise拋出例外 8.5 Traceback記錄字串 8.6 assert斷言 09 圖形使用者介面設計 9.1 Tkinter圖形使用者介面模組 9.2 排版方式 9.3 視窗區塊(Frame) 10 正規表達式 10.1 使用傳統程式設計方式搜尋 10.2 使用正規表達式 10.3 使用re模組建立隱含正規表達式物件 10.4 更豐富的搜尋方式 10.5 使用re.sub()取代字串 10.6 正規表達式實務上的應用 【資料科學篇】 11 數據資料的爬取 11.1 requests模組：讀取網站檔案 11.2 BeautifulSoup模組：網頁解

析 11.3 Selenium模組：瀏覽器自動化操作 12 數據資料的儲存與讀取 12.1 csv資料的儲存與讀取 12.2 Excel資料儲存與讀取档 12.3 SQLite資料庫的操作 12.4 MySQL資料庫的操作 12.5 Google試算表的操作 13 數據資料視覺化 13.1 繪製折線圖：plot 13.2 繪製長條圖：bar 13.3 圓餅圖繪製：pie 13.4 設定圖表區：figure 13.5 在圖表區加入多張圖表：subplot、axes 13.6 專題：台灣股市股價走勢圖 14 Numpy與Pandas 14.1 Numpy陣列建立 14.2 Numpy陣列取值 14

.3 Numpy的運算功能 14.4 Pandas Series 14.5 Pandas DataFrame的建立 14.6 DataFrame資料取值 14.7 DataFrame資料操作 14.8 Pandas資料存取 14.9 Pandas模組：繪圖應用 【網路應用篇】 15 Flask網站開發 15.1 基本Flask網站應用程式 15.2 使用模板 15.3 Template語言 15.4 以GET及POST傳送資料 16 Flask建立Web API及Heroku部署 16.1 建立縣市天氣資料Web API 16.2 部署Web API到Heroku 16.3 Web API應

用：縣市天氣應用程式 17 Django網站開發 17.1 Django是什麼？ 17.2 建立Django專案 17.3 視圖(view)與URL 17.4 視圖、模版與Template語言 17.5 以GET及POST傳送資料 18 Django資料庫連結與應用 18.1 Django資料庫 18.2 admin後台管理與ModelAdmin類別 18.3 資料庫查詢 18.4 資料庫管理 19 Django專案實戰及Heruko部署 19.1 Django新聞系統 19.2 部署Django專案到Heroku 20 LINE Bot申請設定及開發 20.1 Line開發者帳號 20.2

「鸚鵡」LINE Bot 21 LINE Bot進階應用與互動功能 21.1 圖文式LINE Bot 21.2 LINE Bot基本互動功能 22 LINE Bot專題實戰 22.1 取得發票中獎號碼 22.2 發票對獎LINE Bot 【人工智慧篇】 23 機器學習起點：多層感知器(MLP) 23.1 認識多層感知器(MLP) 23.2 Mnist資料集 23.3 訓練Mnist手寫數字圖片辨識模型 23.4 模型儲存與預測 24 深度學習重點：CNN及RNN 24.1 卷積神經網路(CNN)基本結構 24.2 卷積神經網路實戰：Mnist手寫數字圖片辨識 24.3 循環神經網路(RNN)

基本結構 24.4 循環神經網路實戰：股價預測 25 演算法雲端利器：Algorithmia 25.1 認識Algorithmia平台 25.2 使用 Algorithmia演算法 26 機器學習雲端平台：Azure 26.1 電腦視覺資源 26.2 臉部辨識資源 26.3 文字語言翻譯資源 27 自然語言處理(NLP) 27.1 Jieba模組 27.2 文字雲 【IoT物聯網篇】 28 MicroPython與ESP8266 28.1 認識MicroPython與ESP8266 28.2 NodeMCU和WEMOS D1 mini控制板簡介 28.3 下載與燒錄MicroPython韌體

28.4 使用Thonny操控MicroPython控制板 28.5 使用麵包板連接LED電路 28.6 LED閃爍電路實作 29 MicroPython小專題實作 29.1 三色Led燈 29.2 按鈕開關 29.3 PWM電路 29.4 類比輸入 29.5 蜂鳴器 30 感測器應用：溫溼度與超音波感測器 30.1 Timer計時器 30.2 DHT11溫溼度感測器 30.3 超音波感測器 31 顯示裝置：LCD液晶顯示器 31.1 認識I2C 31.2 LCD顯示器 32 Wi-Fi無線網路 32.1 Wi-Fi無線網路 32.2 設定開機自動連線 32.3 讀取網站 32.4 建立網路

通訊程式 32.5 連結網站伺服器 32.6 以HTTPS連結網站伺服器 33 物聯網應用 33.1 網站伺服器 33.2 傳送HTML網頁和圖片檔 33.3 遠端控制 33.4 從外部網路控制 33.5 ThingSpeak的物聯網應用   序 　　Python是一套直譯式、物件導向，功能強大的程式語言，廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習。 　　但有許多的人在學習時卻迷失在網路爬文、教學影片的知識叢林裡，沒有系統也沒有結構，花了太多時間也沒有成效。所以本書整理了多年教學、研習與

專案開發的心得，並且爬梳了許多國內外學習Python的重點，帶領讀者由淺入深地領略Python程式在各個領域裡的開發應用。 　　在章節的規劃上，除了想要帶領學習者打好札實的語法基礎，並針對Python每個引發討論的主流重點深入探討，特別以基礎入門、進階學習、資料科學、網路應用、人工智慧與IoT物聯網為重點脈絡，打造沒有死角的學習體驗。 　　我們希望觀念與實作並進，因此要求團隊在內容編寫上要與時俱進、貼近實際開發現況；除了在各個階段詳盡地說明相關的語法內容外，還搭配了實用又有趣的範例，盼望能在自學的道路上拉你一把，規劃出最好的學習地圖，縮短學習途徑，提高學習成效。  

人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸

為了解決未指定url是什麼的問題，作者張詩瑀 這樣論述：

人工智慧之發展使得金融科技浪潮快速襲捲而來，破壞式創新完全顛覆了傳統金融業者之經營模式，使其面臨極大之挑戰與轉型，也考驗著各國金融市場與監理法制如何因應。在歷經2008年金融海嘯後，機器人投顧憑藉著極少人力及自動化帶來之優勢，以低門檻、中立客觀之方式為廣大消費者提供更準確、透明及優質之投資服務，卻也帶來了一些問題，諸如受託義務及合適性原則之落實、利益衝突之防免、演算法之監管、系統性風險之因應及資訊揭露義務等，此些議題皆有待解決。我國於2017年開始發展機器人投顧，2020年上半年金管會對機器人投顧實施專案檢查結果也點出現行運作上在演算法審核、市場動盪應變、KYC及合適性上之一些問題。

本論文以機器人投顧為主軸，目的透過分析我國實務運作之概況，探討除了金管會金融檢查結果外，尚有哪些潛在問題。方法上，本文從人工智慧之概念出發，藉由回顧美國、英國及歐盟實務運作情形、專家學者文獻及法制概況，了解國外運作情形，藉以做為我國之借鏡。研究發現，目前國內業者多是以自家發行或是上架之金融商品為投資標的，而引發了利益衝突之疑慮。再者，即使以ETF作為投資標的，亦有業者是否履行其受託責任之問題。其他在客戶調查與分類上，針對客戶不一致回答之應變機制，以及再平衡服務之侷限，皆為可改善之地方。 本文認為，雖許多業者均以自家發行之金融商品作為投資標的，但若業者已告知客戶相關利益衝突及控管措施後取得

客戶同意，並不會因此違反忠實義務。而針對業者以ETF作為投資標的，本文認為若業者已事先明確告知並標示出客戶日後需額外繳納之基金管理費用，應不會違反其受託人責任。在台灣，機器人投顧仍處於萌芽階段，在英美及歐盟各國多未制定專法規範之狀況下，本文也提出些許建議，希冀我國採取積極開放之態度，提升自身科技能力，朝向完善之監理法制邁進。