booking網頁版的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

數位旅宿營銷勝經：降本增效方法學!迎接後疫時代新市場

為了解決booking網頁版的問題，作者Bob 這樣論述：

原本想的是數個月的緊急應變計畫，現成了回不去也看不到盡頭的新常態生活， 身為旅宿從業人員的你，何不把握百年一遇危機，成為奠基未來新旅宿的經營轉機！ 本書匯聚：剛柔並計+內外兼據→「降本增效」方法學 大數據分析VS. 數位式的現場管理流程VS. 完善的線上行銷策略VS. 虛實整合迎客 迎接新市場！ 重新定義和錨定「後疫時代」全新旅宿文化與體驗 新冠肺炎引爆經濟危機，同時也改變了人類的諸多習慣，尤其在2022 年的當下，我們目前還是沒能開放國境，更不可能在短時間內恢復到以前的觀光榮景，現在的旅宿消費者主要還是以本國旅客，我們失去了外國的客群，卻保留了原先固定出國的人們，而如何提升自己的

旅宿來符合這些TA 的期待呢？ 這是個極大的課題。 美國花了10 年產出兩千萬個工作機會，卻在短短的疫情肆虐下，四千萬個工 作機會被消失，尤其在海嘯前線的「BEACH 產業」- 預定（Booking）、娛樂 （Entertainment）、航空（Airline）、郵輪（Cruises）、旅宿業（Hotel），在這期 間很多人會選擇優雅轉身離去，揮一揮衣袖不帶走一片雲彩⋯⋯，但有人認為 危機便是轉機！，打算繼續打拚堅持到底！ 而為了生存，最多業主選擇的做法便是調整成本結構（Cost Structure），減緩 現金壓力，往往減少人力會變成首選。根據ReviewPro 在2021 第二季所做的

調查發現法國有150,000 人離開了餐旅業，德國則高達300,000 人；另外根據 Evening Standard 調研發現英國現在也將近存在20 萬個旅宿業職缺待補；最悲催的是從Joblist 問卷中發現有將近三分之一在這段時間離開旅宿業的專職者表示他們將不再回到旅宿業！ 台灣疫情從2019 年12 月開始蔓延，至今已經兩年多的時間，旅宿業的巨變應 該是不需要任何文獻來論證，拿出2019 年一至六月的數據來對比2021 年 一至六月的旅館業（一般旅館）營運報表來比較,，發現所有收入皆降，唯有裝修及設備的消費增加！ 而RevPAR 下降387 元，而員工數從347,396 人降到了49,

235 人，根本跳樓大拍賣地打了1.4 折，這難道不會影響運營嗎？ 台灣十六檔飯店股中有75% 在2021 年是負成長，市況不言而喩。 根據ReviewPro 訪問在這期間離開旅宿業的轉職者「想要離職的原因」，其中「想要有不同的工作環境」佔了52%，新工作的薪水和福利較高各佔了45% 和 19%，再來就是時間彈性和可以遠端工作。 因為人力斷層以及一陣子的報復性消費，造成了在旅宿業「評論」維度產生了 一連串奇妙的狀況，其中我們發現消費者整體滿意度是下降的，2019 年和2021年來比較相差了2%，正面情緒字眼也下降了4.3%，其中我們來看看F&B 的淸潔度，有關淸潔的正面情緒字眼下降

了7.5%，客務部的接待下降3.6%，其正面情緒字眼下降了4.3%，這個敏感的後疫時間點的確讓許多旅宿業主嘗盡了苦頭。 人力銳減時旅宿業主要如何吸引和留住員工，提高士氣？ 員工短缺在消費體驗方面會造成服務速度變慢，客人等待時間變長、餐飮服務減少或關閉，甚至營運時間減少，客房服務取消以及發展出更多的客人自助服務、而在員工方面每個人力要負擔的多重任務與責任造成精力消耗快速，而在業務人員端，讓業務人員不敢接下過多的訂房業務因為員工無法負擔⋯⋯。 極簡經營的狀況能幫助到旅宿業嗎？ 這讓旅宿業的未來產生許多不確定性，有些業主可能發現，原本40 位員工能支持的物業，但現在僅需要16 位種子員工就可

以讓運營緊湊進行，而且極簡的成本支出仍然可以有不錯的收入（國內報復性旅遊的反應），這樣多重因素產生的效應到底是健康的嗎？ 以客人的角度，可能因為不能出國旅遊，提高了國內旅遊預算，願意多付出一點房費，但消費者可能會發現得到的體驗似乎會有點不成比例，是不是又更懷念在東京六本木森大樓窗外景色或是溫哥華羅伯森大街的味道？   各位旅宿業主WAKE UP ！！不要被當前的短利影響了旅宿該有的基本品質，難道你們沒發現，在這陣子的評論中，大家除了愈加嚴格也愈願意「鉅細靡遺」地分享入住心得？ 別再視若無睹，否則Backfire 會相當驚人！ 大家是否願意趁這次的危機進行數位科技升級，利用數位技術來減輕人員

短缺的影響？ 讓這些願意在後疫時期陪我們一同挺過的夥伴們一些好用的工具，讓他們減少庶務工作增加效能，並用更多的時間來與員工對談交流，共同重新定義和錨定後疫時期的嶄新公司文化，用一個正確的經營方式面對旅宿後疫情時代吧！ 缺口就是光的入口，讓我們一起攜手度過。  

booking網頁版進入發燒排行的影片

勞動部勞動力發展署在職訓練網使用意圖之研究

為了解決booking網頁版的問題，作者王晨瑩 這樣論述：

由於現今科技與產業變遷快速、網路科技日新月異，使得專業知識及技術變革也呈現蓬勃發展的趨勢，多數上班族普遍有意願進修，以提升自我適應變化之能力。勞動部勞動力發展署推動「在職訓練網」，提供在職勞工報名在職訓練相關課程，以減少人工作業時間與成本，提高政府行政效能，也增加了便民服務品質。本研究依據在職訓練網的背景及現況，主要以科技接受模式、資訊系統成功模式理論為基礎，並加入任務-科技適配度，以及知覺信任，來探討使用者(在職勞工)對在職訓練網的使用意圖之影響。本研究方法採取網路問卷調查法，針對曾使用過在職訓練網或曾透過在職訓練網報名在職訓練課程經驗的使用者進行問卷調查，以網路發放問卷的方式取得有效問卷

392份，共回收有效問卷387份，透過SmartPLS進行驗證，研究結果如下：(1)任務-科技適配度對知覺有用性有正向顯著影響；(2)任務-科技適配度對知覺易用性有正向顯著影響；(3)任務-科技適配度對知覺信任有正向顯著影響；(4)知覺有用性對使用意圖有正向顯著影響；(5)知覺易用性對使用意圖有正向顯著影響；(6)知覺信任對使用意圖有正向顯著影響；(7)資訊品質對使用者滿意度有正向顯著影響；(8)系統品質對使用者滿意度有正向顯著影響；(9)服務品質對使用者滿意度有正向顯著影響；(10)使用者滿意度對使用意圖有正向顯著影響。本研究之貢獻為未來對於政府推動在職訓練及政府網路數位便民服務等相關推動可

增加其使用意圖之參考依據，達成政府打造智慧政府的願景。

Python3爬蟲實戰：數據清洗、數據分析與可視化

為了解決booking網頁版的問題，作者姚良 這樣論述：

作為一個自學爬蟲的過來人，曾經走過很多彎路，在自學的道路上也迷茫過。每次面對一個全新的網站，都像是踏進一個未知的世界。你不知道前面有哪些反爬手段在等著你；你不知道你會踩進哪個坑裡。我做爬蟲的幾年時間裡，爬過很多的網站、遇到過很多的難題。這本書就是我這幾年經驗的總結，從開始的工具的學習使用，到實戰專案的爬取，難度一步一步的升級，需求也越來越複雜，有各式各樣的爬取方式。 本書主要內容與資料爬取相關，包括編寫爬蟲所需要的基礎程式設計知識，如Requests包、Scrapy框架和資料庫的使用，到專案實戰教程，適合Python基礎入門的讀者。如果你是其他行業的從業者，想進入IT行業成為一位元爬蟲工程師

，又或者你已經是IT行業的從業者，本書在能夠讓你在對爬蟲工程師的工作內容有所瞭解的同時，也能讓你掌握作為一個爬蟲工程師所需要具備的基礎技能。 姚良，2016-2019 深圳絲路天地電子商務有限公司 爬蟲工程師。熟練使用Python語法，物件導向程式設計，JS破解、分散式爬蟲、Scrapy框架、Requests庫、Redis、Mongodb、高併發、非同步程式設計。 第一篇 基礎知識 第1章　Python環境搭建 1.1 Python的安裝 2 1.1.1 Windows下Python的安裝 2 1.1.2 Mac OS X下Python的安裝 3 1.1.3

Linux下Python的安裝 3 1.1.4 安裝pip工具 4 1.2 虛擬環境Virtualenv 5 1.2.1 Virtualenv的安裝 5 1.2.2 創建虛擬環境 5 1.2.3 啟動虛擬環境 5 1.2.4 創建指定Python版本的虛擬環境 5 1.3 選擇合適的編輯器 6 1.3.1 Vim 6 1.3.2 Atom 6 1.3.3 Sublime Text 6 1.3.4 Notepad++ 6 1.3.5 Pycharm 6 第2章　常用爬蟲庫Requests 2.1 安裝Requests 7 2.1.1 用pip安裝 7 2.1.2 用github源碼安裝 7 2

.1.3 用curl安裝 7 2.2 瞭解 Requests的功能 8 2.2.1 使用GET和POST發送請求 8 2.2.2 通過URL傳遞參數 9 2.2.3 設置超時 9 2.2.4 查看返回內容 9 2.2.5 設置請求頭 10 2.2.6 更多複雜的Post請求 10 2.2.7 返回物件狀態碼 12 2.2.8 設置代理IP 13 2.3 BeautifulSoup的安裝和使用 14 2.3.1 使用pip安裝BeautifulSoup 14 2.3.2 使用BeautifulSoup定位元素 14 2.4 初識自動化測試工具Selenium 15 2.4.1 Selenium安

裝 15 2.4.2 使用Selnium爬取網站 15 2.5 Selenium定位元素 16 2.5.1 通過屬性定位 17 2.5.2 通過xpath定位 17 2.6 Selenium反爬設置 18 2.6.1 設置請求頭 18 2.6.2 設置代理IP 19 第3章　常用爬蟲框架Scrapy 3.1 認識Scrapy 21 3.1.1 Scrapy爬取quotes簡單示例 21 3.1.2 安裝所需依賴包 23 3.1.3 使用虛擬環境 23 3.2 Scrapy shell的使用 24 3.2.1 運行shell 24 3.2.2 使用Scrapy shell爬取Scrapy.org

24 3.2.3 爬蟲調用shell 26 3.3 使用Scrapy爬取quotes 26 3.3.1 創建Scrapy項目並新建爬蟲 27 3.3.2 爬取和提取資料 27 3.3.3 通過腳本運行Scrapy爬蟲 29 3.3.4 在同一進程下運行多個爬蟲 29 3.3.5 簡易的分散式爬蟲思路 30 3.3.6 防止爬蟲被ban 31 3.4 setting基本配置 31 3.5 Pipeline模組 32 3.5.1 爬取文字板塊 32 3.5.2 編寫Pipeline模組 35 3.5.3 通過Pipeline將資料寫入MongoDB資料庫 36 3.5.4 ImagesPipel

ine處理圖片 37 3.5.5 FilePipeline下載檔案 40 3.6 Middleware中介軟體 41 3.6.1 Downloader Middleware 41 3.6.2 隨機請求頭中介軟體 42 3.6.3 更換代理IP中介軟體 45 3.6.4 通過Downloader Middleware使用Selenium 46 3.6.5 Spider Middleware 47 3.7 新功能拓展 48 3.7.1 信號signals 48 3.7.2 自訂拓展 51 第4章　資料存儲——資料庫的選擇 4.1 MySQL資料庫 53 4.1.1 MySQL的安裝 53 4.1.

2 幾款視覺化工具 54 4.1.3 資料庫連接 55 4.1.4 資料庫插入操作 55 4.1.5 資料庫查詢 56 4.1.6 資料庫更新操作 56 4.1.7 爬取寫入資料庫 57 4.2 MongoDB資料庫 58 4.2.1 MongoDB安裝 58 4.2.2 連接資料庫 59 4.2.3 查詢資料庫 59 4.2.4 插入和更新資料庫 59 4.2.5 爬取資料並插入到MongoDB資料庫中 60 4.3 Redis資料庫 60 4.3.1 Redis安裝 60 4.3.2 連接Redis資料庫 61 4.3.3 Python操作Redis資料庫 61 4.3.4 爬取並寫入Re

dis做緩存 62 第5章　效率為王——分散式爬蟲 5.1 什麼是分散式爬蟲 64 5.1.1 分散式爬蟲的效率 64 5.1.2 實現分散式的方法 64 5.2 Celery 65 5.2.1 Celery入門 65 5.2.2 Celery分散式爬蟲 66 5.3 使用Scrapy-redis的分散式爬蟲 67 5.3.1 Scrapy-redis安裝與入門 67 5.3.2 創建Scrapy-redis爬蟲項目 68 第6章　抓包的使用與分析 6.1 利用抓包分析目標網站 72 6.1.1 如何抓包 72 6.1.2 網頁抓包分析 72 6.2 手機APP抓包 74 6.2.1 使用fi

ddler抓包 75 6.2.2 HTTPS證書安裝 75 6.2.3 booking手機端抓包 76 第7章　Websocket通信網站爬取 7.1 什麼是Websocket 79 7.1.1 Websocket-clinet 79 7.1.2 Websocket-clinet簡單入門 79 7.2 使用Websocket爬取財經網站 81 第8章　驗證碼破解 8.1 關於驗證碼 84 8.1.1 一般的驗證碼 84 8.1.2 極驗驗證 84 8.2 極驗滑動驗證破解 85 8.2.1 準備工具 85 8.2.2 分析滑動驗證碼 85 8.2.3 開始破解極限滑動驗證碼 87 8.3 圖片

驗證碼破解 89 8.3.1 準備工具 89 8.3.2 文字圖像識別 89 8.3.3 識別驗證碼 90 第9章　多執行緒與多進程併發爬取 9.1 多執行緒 92 9.1.1 堵塞與非堵塞 92 9.1.2 繼承threading.Thread創建類 96 9.1.3 多執行緒的鎖 98 9.1.4 queue佇列 100 9.1.5 執行緒池 101 9.2 多執行緒爬蟲 103 9.2.1 爬蟲框架 103 9.2.2 編寫爬蟲 104 9.2.3 以多執行緒方式啟動 105 9.3 多進程 107 9.3.1 multiprocessing模組 107 9.3.2 通過Pool進程池創

建進程 108 9.3.3 multiprocessing.Queue佇列 109 9.3.4 multiprocessing.Pipe管道 112 9.3.5 multiprocessing.Lock鎖 113 9.4 多進程爬蟲 114 9.4.1 多進程爬取音訊 114 9.4.2 多進程加多執行緒進行爬取 116 第10章　爬蟲介面優化 10.1 Gunicorn的安裝與使用 119 10.2 Gunicorn配置 121 10.2.1 配置參數 121 10.2.2 通過config檔啟動 123 第11章　使用Docker部署爬蟲 11.1 Docker 125 11.1.1 Do

cker的安裝 125 11.1.2 Docker的鏡像 125 11.1.3 構建自己的Docker鏡像 127 11.1.4 容器使用 127 11.1.5 Dockerfile 129 11.2 爬蟲部署 130 11.2.1 爬蟲介面 130 11.2.2 部署爬蟲介面 131 第二篇 實戰案例 第12章　實戰1：建立代理IP池 12.1 爬取免費代理IP 136 12.1.1 爬取代理IP 136 12.1.2 檢驗代理IP 138 12.2 建立代理IP池 138 12.2.1 檢驗代理IP 138 12.2.2 Redis訊息佇列 140 12.2.3 master爬蟲 142

第13章　實戰2：磁力連結搜索器 13.1 爬取磁力搜索平臺 145 13.1.1 磁力平臺 145 13.1.2 slave爬蟲 146 13.2 實現磁力搜索器 148 13.2.1 展示與交互 148 13.2.2 資料查詢 150 第14章　實戰3：爬蟲管家 14.1 QQ機器人 152 14.1.1 qqbot 152 14.1.2 基本操作 152 14.1.3 實現自己的機器人 153 14.2 爬蟲監控機器人 153 第15章　實戰4：數據視覺化 15.1 視覺化包Pyecharts 156 15.1.1 Pyecharts的安裝 156 15.1.2 地圖展示資料 157

15.2 爬取最低價機票數據 158 15.2.1 破解旅遊網站價格日曆介面 159 15.2.2 爬取旅遊網站 160 15.2.3 將數據視覺化 161 第16章　實戰5：爬取貼吧中的郵箱 16.1 爬取網站 164 16.1.1 爬取高校名單 164 16.1.2 利用規則運算式匹配號碼 165 16.2 分析貼吧搜尋網頁面並提取號碼 165 16.3 使用Scrapy開始編碼 167 16.3.1 創建貼吧Scrapy項目 167 16.3.2 新建爬蟲並編寫爬蟲邏輯 168 16.3.3 資料處理 170 第17章　實戰6：批量爬取企業資訊 17.1 從協力廠商平臺獲取企業名 172

17.2 如何爬取企業詳細資訊 174 第18章　實戰7：爬取公眾號歷史文章 18.1 分析公眾號介面 177 18.1.1 開始抓包 177 18.1.2 分析介面 179 18.1.3 嘗試請求資料 179 18.2 爬取公眾號 180 18.2.1 爬取思路 180 18.2.2 請求介面獲取文章URL 180 18.2.3 解析文章網頁源碼 181 18.2.4 合併代碼 183 第19章　實戰8：高效爬取——非同步爬蟲 19.1 非同步程式設計 186 19.1.1 asyncio庫 186 19.1.2 aiohttp庫 187 19.1.3 訪問多個URL 188 19.2 爬

取圖片 189 19.2.1 為函數命名 189 19.2.2 對網頁進行解析 190 19.2.3 非同步爬取圖片 190 第20章　實戰9：爬取漫畫網站 20.1 爬取單部漫畫 193 20.1.1 單集漫畫的爬取 193 20.1.2 全集漫畫的爬取 195 20.2 爬取漫畫全站 196 第21章　實戰10：給kindle推送爬取的小說 21.1 用Python發送郵件 199 21.1.1 純文字郵件的發送 199 21.1.2 帶附件郵件的發送 200 21.2 爬取小說 201 21.2.1 製作word文檔 201 21.2.2 爬取baka-tsuki.org 202 第22

章　實戰11：爬取遊民星空壁紙 22.1 星空壁紙的爬取準備 205 22.2 爬取壁紙 206 22.2.1 獲取圖片和下一頁位址 206 22.2.2 爬取列表頁 208 22.2.3 爬取高清圖片資源 209 第23章　綜合實戰：建立一個小網站 23.1 Flask框架 210 23.1.1 寫一個簡單的hello word網頁 210 23.1.2 添加html範本 210 23.2 Bootstrap框架 212 23.2.1 使用Bootstrap框架 213 23.2.2 Bootstrap線上範本 213 23.2.3 添加壁紙板塊 215 第24章　綜合實戰：爬取電影網站 2

4.1 理清爬蟲的思路 218 24.2 分步編碼實現爬取 219 24.2.1 爬取詳情頁 219 24.2.2 爬取列表頁 220 24.2.3 爬取首頁 221 24.2.4 寫入資料庫 222 第25章　綜合實戰：建立電影小站 25.1 搭建項目 224 25.1.1 sqlite資料庫 224 25.1.2 創建項目 225 25.1.3 通過藍圖建立電影板塊 226 25.2 建立範本 229 25.2.1 flask-bootstrap 229 25.2.2 電影頁面 231 25.2.3 電影分類 233 25.2.4 電影詳情頁 237 25.2.5 電影搜尋網頁 239 第

26章　綜合實戰：磁力搜索 26.1 磁力搜索 241 26.1.1 如何高效爬取 241 26.1.2 建立Celery任務 244 26.2 Web部分 248 26.2.1 建立模型 248 26.2.2 視圖函數 248 26.2.3 關於產品 251

以網路爬蟲及文本情緒分析建構線上美妝商品推薦系統

為了解決booking網頁版的問題，作者謝瑄容 這樣論述：

網際網路發達的時代，多數消費者會在購買前參考其他消費者的評論，避免選到不適合的商品。疫情期間，美妝消費者更加習慣透過線上各平台來研究美妝品的優缺點，但如此大量的文本評論資料，消費者如何一一閱讀及評比？耗費的時間會不會太多呢？而這些線上資訊真的值得信賴嗎？只看星級評分真的準確嗎？本研究以線上美妝品為例，目標是透過使用心得與電商平台資料，建構一個商品推薦系統。首先，以Python撰寫網路爬蟲程式抓取網頁資訊，其中包含大量的文本評論、星等和產品價格資訊等；並對資料進行預處理，再透過餘弦相似度公式篩選虛假評論，並予以過濾；接著將線上評論和星級評分的資料，利用美妝領域詞典的情緒分析技術計算評論分數；並

透過詞典增強機制提升斷詞準確度及實用性；最終與電商平台的產品資訊加以整合，建構一個精準的且可信賴的美妝產品推薦系統。而消費者可以依據價格、評論分數和商品類別，生成個人化推薦列表。本研究針對暢銷排名前50項的粉底類商品，共蒐集5,702筆消費者使用心得以及2,430筆電商產品資訊。在美妝領域詞典部分，共生成1,315筆詞彙，以提升情緒辨識的準確度。推薦系統準確度初始為81%，藉由詞典增強機制修正詞典後，準確度可提昇至84%。透過此系統可以大量節省消費者搜尋和評估產品的時間及心力成本，亦可協助引導消費者至最合適的電商平台進行購買，不僅提高電子口碑的準確度和可信度，還提升消費者滿意度和服務品質。