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使用Python搜刮網路資料的12堂實習課

為了解決股票討論dcard的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：

　　網路爬蟲是AI範疇中， 　　取得資料與儲存的一項重要技能， 　　而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 　　全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 　　在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： 　　Thonny　　　　Jupyter Notebook　　　requests 　　json　　　　　csv　　　　　　　　　　re 　　xlrd　　　　　BeautifulSoup

　　　　　Selenium 　　sqlite3　　　　mysql　　　　　　　　pymongo 　　pyinstaller　　Scrapy　　　　　　　　pyautogui 　　並學習如何擷取以下的幾種網站： 　　☑大學網站的焦點新聞頁面    ☑政府公開資訊網站 　　☑即時新聞網站標題、內容、圖片    ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 　　☑銀行網站之匯率資料擷取    ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 　　☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取    ☑網路書店暢銷書排行榜 　　☑股市網站財經新聞    ☑線上購物網站產品資訊 　　☑名言佳句範例網站    ☑台灣證券交易所股票

資訊 　　☑Dcard梗圖下載    ☑台灣運彩官網資訊 　　☑Mobile01討論區貼文     本書特色 　　✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 　　✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX 　　✪使用requests模組取得網路上的資料 　　✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 　　✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 　　✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 　　✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 　　✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 　　✪利用

排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 　　✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料

股票討論dcard進入發燒排行的影片

社群網路文本與輿情語意分析消費行為

為了解決股票討論dcard的問題，作者江效錫 這樣論述：

在消費者行為研究裡，分析數據的來源大多是透過量化問卷的調查方式來蒐集資料。而資料的蒐集也有許多不同方法，如街頭攔截的訪問、電話訪問調查、郵寄調查問卷等，以及近幾年來逐漸盛行的線上訪問。但調查往往在受限於時間及預算的因素下，抽樣的方式以及樣本數量的蒐集就會受到許多限制及影響。在市場研究眾多的議題中，傳統的量化研究逐漸無法滿足製造商及供應商對自家產品或服務在實際市場母體上的狀況及掌握，因此，目前大多數的研究數據還是需要仰賴預測模組或人口加權模式來推估市場比例與預估業務發展的整體表現。隨著網際網路的興盛，社群媒體的蓬勃發展，提供了消費者一個自由的空間討論分享對消費性產品的想法與意見，進而網際網路也

就成為購買商品、消費者經驗分享、廠商提供產品訊息、廣告行銷、顧客服務…等一個虛擬市場平台，而這平台也直接或間接累積成為一個擁有消費者購物行為及影響消費行為因素的大數據。本研究希望透過網路爬蟲，擷取社群媒體中有關消費者購物行為的文本，透過語意分析模組的技術，讓這些訊息轉換成為可以在統計分析模組中流動的數據，建立起消費者的消費行為模式，進而成為一個能更即時掌握市場脈動的研究方法。