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136車次的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃永祥寫的 實戰Python網路爬蟲 和黃永祥的 玩轉Python網路爬蟲都 可以從中找到所需的評價。
另外網站台鐵新111次與136次普悠瑪號- 港外鐵路(R3) - hkitalk.net 香港 ...也說明：同其他1067mm窄軌鐵路比較，日本又有無表定更快既車次同樣係屬於1067mm軌距系統? 有的話又係咪每日行走，並非只係一次性/季節性的特別車次?
這兩本書分別來自清華大學 和清華大學出版社所出版 。
開南大學 商學院碩士班 林建宏所指導 張如寧的 以延伸科技模式探討桃園搭公車APP （2020），提出136車次關鍵因素是什麼，來自於智慧城市、即時動態資訊系統、科技接受模式、資訊系統成功模型、資訊豐富度。
而第二篇論文國立高雄師範大學 工業科技教育學系 林玄良所指導 白雅禎的 探討道路交通安全酒駕講習之成效評估－以高雄市為例 （2020），提出因為有 酒駕、學習態度、學習認知、課程滿意度的重點而找出了 136車次的解答。
最後網站南下時刻表則補充：自由座服務天天提供，請依車廂標示搭乘。 □ 以上資訊如有異動，請以車站現場公告及企業網站公告為準。 時刻表／北上. —. 車次. 1542. 1234. 834. 1652. 1318. 136.
實戰Python網路爬蟲
為了解決136車次 的問題，作者黃永祥 這樣論述：
本書從原理到實踐，循序漸進地講述了使用Python開髮網絡爬蟲的核心技術。全書從邏輯上可分為基礎篇、實戰篇和爬蟲框架篇三部分。基礎篇主要介紹了編寫網路爬蟲所需的基礎知識，包括網站分析、數據抓取、數據清洗和數據入庫。網站分析講述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具對網站做全面分析；數據抓取介紹了Python爬蟲模塊Urllib和Requests的基礎知識；數據清洗主要介紹字元串操作、正則和BeautifulSoup的使用；數據入庫講述了MySQL和MongoDB的操作，通過ORM框架SQLAlchemy實現數據持久化，進行企業級開發。實戰篇深入講解了分散式爬蟲、爬蟲軟體的開發、12306
搶票程序和微博爬取等。框架篇主要講述流行的爬蟲框架Scrapy，並以Scrapy與Selenium、Splash、Redis結合的項目案例，讓讀者深層次了解Scrapy的使用。此外，本書還介紹了爬蟲的上線部署、如何自己動手開發一款爬蟲框架、反爬蟲技術的解決方案等內容。 本書適用Python 3.X編寫，技術先進，項目豐富，適合欲從事爬蟲工程師和數據分析師崗位的初學者、大學生和研究生使用，也很適合有一些網路爬蟲編寫經驗，但希望更加全面、深入理解Python爬蟲的開發人員使用。 黃永祥，CSDN博客專家和簽約講師，多年軟體研發經驗，主要從事機器人流程系統研發、大數據系
統研發、網路爬蟲研發以及自動化運維繫統研發。擅長使用Python編寫高質量代碼，對Python有深入研究，熱愛分享和新技術的探索。 第1章 理解網路爬蟲1 1.1 爬蟲的定義1 1.2 爬蟲的類型2 1.3 爬蟲的原理2 1.4 爬蟲的搜索策略4 1.5 爬蟲的合法性與開發流程5 1.6 本章小結6 第2章 爬蟲開發基礎7 2.1 HTTP與HTTPS7 2.2 請求頭9 2.3 Cookies10 2.4 HTML11 2.5 12 2.6 JSON14 2.7 Ajax14 2.8 本章小結15 第3章 Chrome分析網站16 3.1 Chrome開發工具16 3.2
Elements標籤17 3.3 Network標籤18 3.4 分析QQ音樂20 3.5 本章小結23 第4章 Fiddler抓包24 4.1 Fiddler介紹24 4.2 Fiddler安裝配置24 4.3 Fiddler抓取手機應用26 4.4 Toolbar工具列29 4.5 Web Session列表30 4.6 View選項視圖32 4.7 Quickexec命令列33 4.8 本章小結34 第5章 爬蟲庫Urllib35 5.1 Urllib簡介35 5.2 發送請求36 5.3 複雜的請求37 5.4 代理IP38 5.5 使用Cookies39 5.6 證書驗證40 5.
7 資料處理41 5.8 本章小結42 第6章 爬蟲庫Requests43 6.1 Requests簡介及安裝43 6.2 請求方式44 6.3 複雜的請求方式45 6.4 下載與上傳47 6.5 本章小結49 第7章 Requests-Cache爬蟲緩存50 7.1 簡介及安裝50 7.2 在Requests中使用緩存50 7.3 緩存的存儲機制53 7.4 本章小結54 第8章 爬蟲庫Requests-HTML55 8.1 簡介及安裝55 8.2 請求方式56 8.3 數據清洗56 8.4 Ajax動態資料抓取59 8.5 本章小結61 第9章 網頁操控與數據爬取62 9.1 瞭解Sele
nium62 9.2 安裝Selenium63 9.3 網頁元素定位66 9.4 網頁元素操控70 9.5 常用功能73 9.6 實戰：百度自動答題80 9.7 本章小結85 0章 手機App數據爬取86 10.1 Appium簡介及原理86 10.2 搭建開發環境87 10.3 連接Android系統92 10.4 App的元素定位97 10.5 App的元素操控99 10.6 實戰：淘寶商品採集102 10.7 本章小結107 1章 Splash、Mitmproxy與Aiohttp109 11.1 Splash動態資料抓取109 11.1.1 簡介及安裝109 11.1.2 使用Splas
h的API介面112 11.2 Mitmproxy抓包116 11.2.1 簡介及安裝116 11.2.2 用Mitmdump抓取愛奇藝視頻116 11.3 Aiohttp高併發抓取119 11.3.1 簡介及使用119 11.3.2 Aiohttp非同步爬取小說排行榜123 11.4 本章小結126 2章 驗證碼識別128 12.1 驗證碼的類型128 12.2 OCR技術129 12.3 協力廠商平臺131 12.4 本章小結134 3章 數據清洗136 13.1 字串操作136 13.1.1 截取136 13.1.2 替換137 13.1.3 查找137 13.1.4 分割138 13.
2 規則運算式139 13.2.1 正則語法140 13.2.2 正則處理函數141 13.3 BeautifulSoup數據清洗144 13.3.1 BeautifulSoup介紹與安裝144 13.3.2 BeautifulSoup的使用示例146 13.4 本章小結149 4章 文檔資料存儲150 14.1 CSV資料的寫入和讀取150 14.2 Excel資料的寫入和讀取151 14.3 Word資料的寫入和讀取154 14.4 本章小結156 5章 ORM框架158 15.1 SQLAlchemy介紹與安裝158 15.1.1 操作資料庫的方法158 15.1.2 SQLAlchem
y框架介紹158 15.1.3 SQLAlchemy的安裝159 15.2 連接資料庫160 15.3 創建資料表162 15.4 添加數據164 15.5 新數據165 15.6 查詢資料166 15.7 本章小結168 6章 MongoDB資料庫操作169 16.1 MongoDB介紹169 16.2 MogoDB的安裝及使用170 16.2.1 MongoDB的安裝與配置170 16.2.2 MongoDB視覺化工具172 16.2.3 PyMongo的安裝173 16.3 連接MongoDB資料庫173 16.4 添加文檔174 16.5 新文檔175 16.6 查詢文檔176 16.
7 本章小結178 7章 實戰：爬取51Job招聘資訊180 17.1 項目分析180 17.2 獲取城市編號180 17.3 獲取招聘職位總頁數182 17.4 爬取每個職位資訊184 17.5 資料存儲188 17.6 爬蟲設定檔190 17.7 本章小結191 8章 實戰：分散式爬蟲——QQ音樂193 18.1 項目分析193 18.2 歌曲下載194 18.3 歌手的歌曲信息198 18.4 分類歌手列表201 18.5 全站歌手列表203 18.6 資料存儲204 18.7 分散式爬蟲205 18.7.1 分散式概念205 18.7.2 併發庫concurrent.futures20
6 18.7.3 分散式策略207 18.8 本章小結209 9章 實戰：12306搶票爬蟲211 19.1 項目分析211 19.2 驗證碼驗證211 19.3 用戶登錄與驗證214 19.4 查詢車次219 19.5 預訂車票225 19.6 提交訂單227 19.7 生成訂單233 19.8 本章小結236 第20章 實戰：玩轉微博244 20.1 項目分析244 20.2 用戶登錄244 20.3 用戶登錄（帶驗證碼）253 20.4 關鍵字搜索熱門微博259 20.5 發佈微博264 20.6 關注用戶268 20.7 點贊和轉發評論271 20.8 本章小結277 第21章 實戰：
微博爬蟲軟體發展278 21.1 GUI庫及PyQt5的安裝與配置278 21.1.1 GUI庫278 21.1.2 PyQt5安裝及環境搭建279 21.2 項目分析281 21.3 軟體主介面284 21.4 相關服務介面288 21.5 微博採集介面292 21.6 微博發佈介面297 21.7 微博爬蟲功能308 21.8 本章小結315 第22章 Scrapy爬蟲開發317 22.1 認識與安裝Scrapy317 22.1.1 常見爬蟲框架介紹317 22.1.2 Scrapy的運行機制318 22.1.3 安裝Scrapy319 22.2 Scrapy爬蟲開發示例320 22.3
Spider的編寫326 22.4 Items的編寫329 22.5 Item Pipeline的編寫330 22.5.1 用MongoDB實現資料入庫330 22.5.2 用SQLAlchemy實現資料入庫332 22.6 Selectors的編寫333 22.7 文件下載336 22.8 本章小結339 第23章 Scrapy擴展開發341 23.1 剖析Scrapy中介軟體341 23.1.1 SpiderMiddleware中介軟體342 23.1.2 DownloaderMiddleware中介軟體344 23.2 自訂中介軟體347 23.2.1 設置代理IP服務347 23.2.
2 動態設置請求頭350 23.2.3 設置隨機Cookies353 23.3 實戰：Scrapy+Selenium爬取豆瓣電影評論355 23.3.1 網站分析355 23.3.2 專案設計與實現357 23.3.3 定義Selenium中介軟體359 23.3.4 開發Spider程式360 23.4 實戰：Scrapy+Splash爬取B站動漫信息362 23.4.1 Scrapy_Splash實現原理363 23.4.2 網站分析363 23.4.3 專案設計與實現365 23.4.4 開發Spider程式367 23.5 實戰：Scrapy+Redis分散式爬取貓眼排行榜369 23
.5.1 Scrapy_Redis實現原理369 23.5.2 安裝Redis資料庫371 23.5.3 網站分析372 23.5.4 專案設計與實現373 23.5.5 開發Spider程式375 23.6 分散式爬蟲與增量式爬蟲377 23.6.1 基於管道實現增量式378 23.6.2 基於中介軟體實現增量式381 23.7 本章小結384 第24章 實戰：爬取鏈家樓盤信息386 24.1 項目分析386 24.2 創建項目389 24.3 專案配置389 24.4 定義存儲欄位391 24.5 定義管道類392 24.6 編寫爬蟲規則396 24.7 本章小結400 第25章 實戰：Q
Q音樂全站爬取402 25.1 項目分析402 25.2 專案創建與配置403 25.2.1 項目創建403 25.2.2 專案配置403 25.3 定義存儲欄位和管道類405 25.3.1 定義存儲欄位405 25.3.2 定義管道類405 25.4 編寫爬蟲規則408 25.5 本章小結413 第26章 爬蟲的上線部署415 26.1 非框架式爬蟲部署415 26.1.1 創建可執行程式415 26.1.2 制定任務計畫程式417 26.1.3 創建服務程式421 26.2 框架式爬蟲部署424 26.2.1 Scrapyd部署爬蟲服務424 26.2.2 Gerapy爬蟲管理框架429
26.3 本章小結434 第27章 反爬蟲的解決方案435 27.1 常見的反爬蟲技術435 27.2 基於驗證碼的反爬蟲436 27.2.1 驗證碼出現的情況437 27.2.2 解決方案438 27.3 基於請求參數的反爬蟲439 27.3.1 請求參數的資料來源439 27.3.2 請求參數的查找440 27.4 基於請求頭的反爬蟲441 27.5 基於Cookies的反爬蟲443 27.6 本章小結447 第28章 自己動手開發爬蟲框架449 28.1 框架設計說明449 28.2 非同步爬取方式450 28.3 資料清洗機制455 28.4 資料存儲機制457 28.5 實戰：用自製
框架爬取豆瓣電影463 28.6 本章小結468
以延伸科技模式探討桃園搭公車APP
為了解決136車次 的問題，作者張如寧 這樣論述：
近年隨著桃園市的不斷成長發展，智慧城市與交通項目已為其重點發展目標。行動應用程式的便利快捷程度，讓利用者可不受時空環境與場域限制，隨手可得的操作運用；特別是這兩年全球遭受COVID-19與疫情波及影響，如何避免群聚同時能以個人身分，迅速掌握生活必要資訊更顯其價值。科技創新雖已帶動生活簡易度之提升，但當使用者接觸到新科技時，往往因本身某些認知及情感因素，影響到對此新科技的使用態度與意願。在研究使用者行為意願的資管領域中，最廣為討論的就是科技接受模式(Technology Acceptance Model, TAM)。總和上述，本篇期望了解使用者長期利用行動應用程式即時動態資訊系統的關鍵因素，並
以「桃園搭公車」此APP為研究主體，亦運用科技接受模式、資訊系統成功模型與資訊豐富度等進行探究驗證，探討可使持續利用的指標。知悉多數使用者的接受利用觀點，便於相關單位掌握下載使用該APP系統的關鍵。本文亦增加有關該系統資料之多樣性為研究內容，加入「資訊豐富度」(Information Richness)，整合科技接受模式(TAM)與資訊系統成功模型(Information Systems Success Model)，為此次研究方向。總結得知，APP媒體資訊的豐富程度及使用者對該APP的知覺有用性，皆為顯著影響個人是否接受利用的關鍵。
玩轉Python網路爬蟲
為了解決136車次 的問題，作者黃永祥 這樣論述：
本書站在初學者的角度，從原理到實踐，循序漸進地講述了使用Python開發網路爬蟲的核心技術。全書從邏輯上可分為基礎篇、實戰篇和爬蟲框架篇三部分。 基礎篇主要介紹了編寫網路爬蟲所需的基礎知識，分別是網站分析、資料抓取、資料清洗和資料入庫。網站分析講述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具對網路做全面分析；資料抓取介紹了Python爬蟲模組Urllib和Requests的基礎知識；資料清洗主要介紹字串操作、正則和BeautifulSoup的使用；資料入庫分別講述了MySQL和MongoDB的操作，通過ORM框架SQLAlchemy實現資料持久化，實現企業級開發。實戰篇深入講解了分散式爬蟲
、爬蟲軟體發展與應用、12306搶票程式和微博爬取，所舉示例均來自於開發實踐，可幫助讀者快速提升技能，開發實際專案。框架篇主要講述Scrapy的基礎知識，並通過爬取QQ音樂為實例，讓讀者深層次瞭解Scrapy的使用。 本書內容豐富，注重實戰，適用於從零開始學習網路爬蟲的初學者，或者是已經有一些網路爬蟲編寫經驗，但希望更加全面、深入理解Python爬蟲的開發人員。 黃永祥，資訊管理與資訊系統專業學士，曾從事過系統開發和自動化開發，精通B/S和C/S自動化測試技術，多年網路爬蟲開發經驗，對反爬蟲機制有獨到的見解，精通Flask、Django等Web框架並有豐富的網站開發經驗。
曾就職于廣州易點科技有限公司，擔任Python開發工程師，目前就職於廣東資料集成有限公司。熱愛分享和新技術的探索，在CSDN上發表多篇Python技術文章。 第1章 理解網路爬蟲 1 1.1 爬蟲的定義 1 1.2 爬蟲的類型 2 1.3 爬蟲的原理 3 1.4 爬蟲的搜索策略 5 1.5 反爬蟲技術及解決方案 6 1.6 本章小結 8 第2章 爬蟲開發基礎 9 2.1 HTTP與HTTPS 9 2.2 請求頭 11 2.3 Cookies 13 2.4 HTML 14 2.5 JavaScript 16 2.6 JSON 18 2.7 Ajax 19 2.8 本章小結 2
0 第3章 Chrome分析網站 21 3.1 Chrome開發工具 21 3.2 Elements標籤 22 3.3 Network標籤 23 3.4 分析QQ音樂 27 3.5 本章小結 29 第4章 Fiddler抓包工具 30 4.1 Fiddler介紹 30 4.2 Fiddler安裝配置 31 4.3 Fiddler抓取手機應用 33 4.4 Toolbar工具列 36 4.5 Web Session列表 37 4.6 View選項視圖 40 4.7 Quickexec命令列 41 4.8 本章小結 42 第5章 Urllib數據抓取 43 5.1 Urllib簡介 43 5.2
發送請求 44 5.3 複雜的請求 46 5.4 代理IP 47 5.5 使用Cookies 48 5.6 證書驗證 50 5.7 資料處理 51 5.8 本章小結 52 第6章 Requests數據抓取 54 6.1 Requests簡介及安裝 54 6.2 請求方式 55 6.3 複雜的請求方式 57 6.4 下載與上傳 60 6.5 本章小結 63 第7章 驗證碼識別 64 7.1 驗證碼類型 64 7.2 OCR技術 66 7.3 協力廠商平臺 69 7.4 本章小結 72 第8章 數據清洗 74 8.1 字串操作 74 8.2 規則運算式 78 8.3 Beautiful Soup介
紹及安裝 84 8.4 Beautiful Soup的使用 86 8.5 本章小結 90 第9章 文檔資料存儲 92 9.1 CSV資料寫入和讀取 92 9.2 Excel資料寫入和讀取 94 9.3 Word資料寫入和讀取 99 9.4 本章小結 101 第10章 ORM框架 104 10.1 SQLAlchemy介紹 104 10.2 安裝SQLAlchemy 105 10.3 連接資料庫 106 10.4 創建資料表 108 10.5 添加數據 111 10.6 更新資料 112 10.7 查詢資料 114 10.8 本章小結 116 第11章 MongoDB資料庫操作 118 11.1
MongoDB介紹 118 11.2 安裝及使用 120 11.2.1 MongoDB 120 11.2.2 MongoDB視覺化工具 121 11.2.3 PyMongo 123 11.3 連接資料庫 123 11.4 添加文檔 125 11.5 更新文檔 126 11.6 查詢文檔 127 11.7 本章小結 130 第12章 專案實戰：爬取淘 寶商品資訊 131 12.1 分析說明 131 12.2 功能實現 134 12.3 資料存儲 136 12.4 本章小結 138 第13章 專案實戰：分散式爬蟲——QQ音樂 139 13.1 分析說明 139 13.2 歌曲下載 140 13.
3 歌手和歌曲信息 145 13.4 分類歌手列表 148 13.5 全站歌手列表 150 13.6 資料存儲 152 13.7 分散式概念 154 13.7.1 GIL是什麼 154 13.7.2 為什麼會有GIL 154 13.8 併發庫concurrent.futures 155 13.9 分散式爬蟲 157 13.10 本章小結 159 第14章 專案實戰：爬蟲軟體—— 淘 寶商品資訊 161 14.1 分析說明 161 14.2 GUI庫介紹 162 14.3 PyQt5安裝及環境搭建 162 14.4 軟體介面開發 165 14.5 MVC——視圖 169 14.6 MVC——控制
器 171 14.7 MVC——模型 172 14.8 擴展思路 173 14.9 本章小結 174 第15章 專案實戰：12306搶票 176 15.1 分析說明 176 15.2 驗證碼驗證 177 15.3 用戶登錄與驗證 181 15.4 查詢車次 187 15.5 預訂車票 193 15.6 提交訂單 196 15.7 生成訂單 204 15.8 本章小結 209 第16章 專案實戰：玩轉微博 219 16.1 分析說明 219 16.2 用戶登錄 220 16.3 用戶登錄（帶驗證碼） 232 16.4 關鍵字搜索熱門微博 240 16.5 發佈微博 247 16.6 關注用戶 2
53 16.7 點贊和轉發評論 257 16.8 本章小結 263 第17章 Scrapy爬蟲框架 265 17.1 爬蟲框架 265 17.2 Scrapy的運行機制 267 17.3 安裝Scrapy 268 17.4 爬蟲開發快速入門 270 17.5 Spiders介紹 277 17.6 Spider的編寫 278 17.7 Items的編寫 282 17.8 Item Pipeline的編寫 284 17.9 Selectors的編寫 288 17.10 文件下載 291 17.11 本章小結 296 第18章 專案實戰：Scrapy爬取QQ音樂 298 18.1 分析說明 298
18.2 創建項目 299 18.3 編寫setting 300 18.4 編寫Items 301 18.5 編寫Item Pipelines 302 18.6 編寫Spider 305 18.7 本章小結 310
探討道路交通安全酒駕講習之成效評估－以高雄市為例
為了解決136車次 的問題，作者白雅禎 這樣論述：
酒駕肇事傷人奪命，致使社會不滿，交通部最新公佈的酒駕法規已於2019年7月1日上路，酒駕初犯酒測值超過0.15mg/L，或血液酒精達0.03%以上，除了罰鍰提高以外，亦須進行6小時的道路交通安全酒駕講習。本研究是以交通部公路總局高雄市區監理所(監理站)為例，主要評估酒駕初犯學員接受道路交通安全酒駕講習課程之成效。研究者參考交通部公路總局之道路交通安全酒駕講習意見調查表，以自編「道安講習酒駕專班課程問卷調查表」為研究工具，採用李克特五點量表方式做答，研究問卷經由專家效度檢定。此次研究問卷發放計264份，回收有效問卷264份，後續以SPSS26.0進行資料分析。研究使用敘述統計、成對樣本
t考驗、獨立樣本t考驗以及皮爾森相關分析來探討受試族群是否影響課程評量前後測、學習態度、學習認知及課程滿意度之成效。由問卷調查結果顯示，酒駕者特性與酒駕有顯著關聯；受試者接受輔導課程的後測成績明顯高於未接受輔導的前測成績；兩個不同組別之受試族群在總體成效的分數無顯著差異，顯示導入酒駕講習後之成效為不受族群特性之影響；由相關分析得知結果學習評估在態度、認知及滿意度以學習評量後測相關性探討為有顯著正相關。依據研究統計結果，本研究對於道路交通安全酒駕講習推論建議，提供相關單位參考。