Abstract image of a woman sitting on books and studying on a laptop

[系列活動] Python 爬蟲實戰

台灣資料科學年會, profile picture
台灣資料科學年會

本文件介绍了Python爬虫实战课程的内容和安排，包括基础的HTML知识、爬虫的工作原理以及如何使用requests和BeautifulSoup库进行网页数据抓取和解析。课程还涵盖了正则表达式和数据分析工具的使用。学员将通过实际编码练习，学习如何创建自己的爬虫程序。

Data & Analytics
1 of 242
Downloaded 677 times
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
歡迎來到 Python 爬蟲實戰課程!  還沒有下載 code 的同學，請到以下網址下載或是 教室前方有隨身碟可以使用 https://goo.gl/e5csuH or  google 搜尋 afunTW github→afunTW (C.M. Yang) ∙ GitHub→dsc‐crawling  有任何問題可以先參考網頁上的說明文件，若無法 排除則可以請旁邊的助教們幫忙 1
Python 爬蟲實戰 楊証琨, 楊鎮銘 中央研究院資訊科學研究所資料洞察實驗室 2
Lecturers  台大土木所畢  中研院資訊所研究助理  研究領域  社群媒體資料處理分析  製造工業影像資料分析  中研院資訊所研究助理  研究領域  pattern recognition  資料分析 3
課程進行方式  今日的課程共分為四個 Session，課程會用到的 code 及 data 都放在相對應的資料夾內 4 Python  爬蟲實戰 Session_A  課程會先由講師講解範例，在看到 這個符號出現時，就代表是大家的練習時間囉! 練習時有任何問題歡迎隨時舉手詢問旁邊的助教們 Session_B Session_C Session_D
Outline – 上午 A. 爬蟲基本介紹  HTML 初次見面  第一支爬蟲程式  BeautifulSoup 的常用函數  正則表達式 (regular expression) B. 爬蟲實戰與資料分析  BeautifulSoup + regular expression  GET vs. POST  文字探勘與資料分析  使用 pandas 儲存資料 (optional) 5
Outline – 下午 C. 靜態網頁以外的爬蟲  圖片爬蟲  檔案爬蟲  網站爬蟲 D. 現實世界的爬蟲  現代網站爬蟲衍生的問題  動態網頁爬蟲 6
上午你將會學到…  運用 requests 發送 GET, POST 請求  運用 BeautifulSoup 解析 HTML 網頁  運用 regular expression 尋找目標資訊  運用 sklearn, jieba, wordcloud 做簡單的資料分析  運用 pandas 將抓到的資訊儲存為表格 (optional) 7 實際 coding 把網頁資料爬下來!
Jupyter notebook 教學  可互動的網頁介面 8
如何開啟 jupyter notebook  如有安裝 Anacnoda，即可在資料夾下順利找到 9
基礎操作 10
Import 套件 11
Outline A. 爬蟲基本介紹  爬蟲介紹與 HTML 初次見面  第一支爬蟲程式  BeautifulSoup 的常用函數  正則表達式 (regular expression) 12
爬蟲是什麼? 有毒嗎? 13
網路爬蟲 (Web Crawler)  網路爬蟲是一種機器人，可以幫您自動地瀏覽網際 網路並擷取目標資訊  自動化爬取目標網站，並按照您的需求 蒐集目標資料  無所不在的爬蟲 ‐  爬遍世界上的網站，建立索引來成立搜尋引擎 14
爬蟲可以做甚麼?  爬遍所有航空公司的網站，讓使用者只要輸入起訖 點就可以知道最便宜的票價在哪裡  爬遍 Ptt、新聞評論，建立輿情分析系統，測風向!  你還能做甚麼? 15
網路爬蟲三步驟 1. 取得指定網域下的 HTML 資料  透過 requests 取得 HTML 2. 解析這些資料以取得目標資訊  透過開發者工具，觀察目標資訊的位置  透過 BeautifulSoup 解析 HTML 3. Loop! 16
爬蟲眼中的世界 17
網頁的組成 18
什麼是 HTML?  HyperText Markup Language (超文件標示語言)  由一群元素 (Elements) 所組成的階層式文件  一個元素包含開始標籤、結束標籤、屬性以及內容 19 … <標籤 屬性> 內容 </標籤> 元素
HTML 的結構 <標籤 屬性> 內容 </標籤>  以樹狀結構，階層式呈現元素之間的關係 20 <html> <head> </head> <body> <h1 id="title"> Title </h1> <p> Paragraph </p> <ol> <li> Item 1 </li> <li> Item 2 </li> </ol> </body> </html> Document Object Model
HTML 元素的組成 ‐ 標籤 (Tags)  標籤通常是成對出現，有一個開始標籤 (start tag) 與 結束標籤 (end tag)，例如此處的 <h1>, </h1> 21 <h1>I am heading!</h1> <p class="Hi!我是 attributes">Hi!我是 contents</p>  <title>My Coding Journal</title>  標籤內可以有屬性 (attributes) 來說明這個標籤的性質  開始標籤與結束標籤所包含的即為內容 (contents)， 通常為顯示在網頁上的文字 開始標籤 結束標籤
常見的標籤 (Tags) 標籤名稱 用途 <h1> ‐ <h6> 標題 <p> 段落 <a> 超連結 <table> 表格 <tr> 表格內的 row <td> 表格內的 cell <br/> 換行 (無結束標籤) 22
標籤內的屬性 (Attributes)   標籤內可以有屬性 (attributes) 來說明這個標籤的性 質，通常以 name = "value" 的方式呈現  一個標籤內也可同時存在多個屬性 1. class = "value" 2. id = "123"  超連結通常都是屬性 href 的值 23 <p class="Hi!我是 attributes">Hi!我是 contents</p>  <div class="value" id="123">Hi!我有兩個屬性</div>  <a href="http://foundation.datasci.tw/">資料協會網站</a> 
常見的屬性 (Attributes) 24 屬性名稱 意義 class 標籤的類別 (可重複) id 標籤的 id (不可重複) title 標籤的顯示資訊 style 標籤的樣式 data‐* 自行定義新的屬性
與 HTML 的初次見面 (1/3)  Step 1. 請先用 Chrome 打開 example_page.html 25
與 HTML 的初次見面 (2/3)  Step 2. 請再用文字編輯器 (sublime text, 記事本…)  打開 example_page.html 26
與 HTML 的初次見面 (3/3)  Step 3. 用文字編輯器 (sublime text, 記事本..) 打開 example_page.html 後  在 h3 標籤的下一行加入 <h4>我是 h4</h4>  將 p 標籤，屬性 title = "i‐am‐title" 的值改成 "i‐am‐new‐ title"，存檔後將滑鼠移到 "這是 p 標籤的內容"上看看  將 "列 2 欄 3" 的 a 標籤，屬性 href 的值改成 "http://www.google.com.tw" 27
CSS 的基本介紹  Cascading Style Sheets (串接樣式表)  一種用來替 HTML 增加 style 的語言，舉凡修改顏 色、字體大小、字體類型等等，皆由 CSS 完成 28 <html> <head> <style> #i‐am‐id { background‐color: LightCyan; } </style> </head> </html>
CSS 小試  請用文字編輯器 (sublime text, notepad…) 打開 example_page.html 後  將 #i‐am‐id {background‐color: LightCyan;} 的 LightCyan 改成 Royalblue，存檔後重新整理剛剛打開的網頁 29
小結  甚麼元素、標籤、屬性都聽不懂，有沒有懶人包?! 30 <p class="value"> target </p> 目標資訊目標標籤 輔助資訊
在動手寫爬蟲之前… 31  前人種樹，後人乘涼  許多爬蟲程式在 GitHub 可以找得到 e.g. PTT Crawler, 漫畫下載器  想爬的網站是否有 API?  許多公司會透過 API 來提供乾淨、整齊的資料，並訂定 爬行的規則  e.g. Facebook API, Google Maps API  當一隻有禮貌的爬蟲  過於頻繁、大量的送出 requests 會造成伺服器的負擔
Outline A. 爬蟲基本介紹  爬蟲介紹與 HTML 初次見面  第一支爬蟲程式  BeautifulSoup 的常用函數  正則表達式 (regular expression) 32
情境  又是難受的星期一，慣老闆一進到公司後，就要你 把上周所有的新聞標題抓下來，要好好關心一下國 家大事  剛上完 Python 爬蟲實戰的你，開始回想起上課的 內容 33
標題文字在哪個標籤裡? 34
範例 00: 第一支爬蟲程式  如何透過程式，取出範例網頁中的大標題 「Python 爬蟲實戰」? 35 # import 套件 import requests from bs4 import BeautifulSoup # 用 requests 抓取網頁並存在 response response = requests.get("https://jimmy15923.github.io/ example_page") # 用 BeautifulSoup 解析 HTML 並把結果回傳 soup  soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml") # 印出 h1 標籤 print(soup.find("h1"))
Requests 的功能  Requests: HTTP for Humans  最常用的兩個方法  GET  POST 36 response = requests.get("www.yahoo.com.tw") www.yahoo.com.tw
Requests 的常用函數  response.status_code  200  403 Forbidden  404 Not Found  response.encoding  如果是中文網站要特別注意編碼的問題  response.text  目標網頁的 HTML 文字 37
拿到目標網頁的 HTML了! 38
BeautifulSoup 登場!   強大且簡單易學的 HTML 解析器  將 HTML 轉變成 BeautifulSoup 物件  再用 BeautifulSoup 的函數取得想要的標籤資訊 39
練習 00: 淺嘗 BeautifulSoup 40  BeautifulSoup 可以直接找出你想要的 tags 而不需告訴他路徑 # 請輸入以下的 codes 並 print 出結果 . print(soup.find("h1") print(soup.h1) print(soup.html.h1) print(soup.body.h1) print(soup.html.body.h1)
Outline A. 爬蟲基本介紹  爬蟲介紹與 HTML 初次見面  第一支爬蟲程式  BeautifulSoup 的常用函數  正則表達式 (regular expression) 41
讓 BeautifulSoup 更好喝的函數 ‐ find()  find(tag, attribute, recursive, text, keywords)  當你想要找一個標籤 42 soup.find("tag") soup.tag  當你想要找一個標籤且屬性為特定值 soup.find("tag",{"attr":"value"}) soup.find("tag",attr="value")
讓 BeautifulSoup 更好喝的函數 ‐ find_all()  一個 tag 不夠，想找多個怎麼辦?  find_all() 可以幫上忙  用法跟 find() 一樣，但是回傳的是 Python 的 list 43 [      ,      ,      ... ]
找到標籤了!  其實我們不在乎標籤本身，我們要的是那個躲在標 籤裡面的內容或是屬性!  加上 .text 後，成功拿到這個標籤的內容 44
範例 01: BeautifulSoup 的常用函數 45 # 找出第一個 td 的標籤 print(soup.find("td")) # 找出第一個 td 的標籤並印出其文字內容 print(soup.find("td").text) # 找出所有 td 的標籤 print(soup.find_all("td")) 
範例 01: BeautifulSoup 的常用函數 46 # 不指定標籤，但找出所有屬性 class = "zzz" 的標籤 print(soup.find_all("", {"class":"zzz"})) # 找出所有 td 標籤的第三個並找出其中的 a 標籤 print(soup.find_all("td")[2].find("a"))
範例 01: BeautifulSoup 的常用函數 47 # 找出所有內容等於 python_crawler 的文字 print(soup.find_all(text="python_crawler")) # 找出第一個 a 標籤並印出屬性 print(soup.find("a").attrs) print(soup.find("a")["href"])
練習 01: BeautifulSoup 的常用函數 (8 mins)  請觀察範例網頁後，嘗試回答以下的問題  請計算範例網頁中，共含有幾個 "td" 的標籤 (tags)?  請找出 "div"標籤，且屬性 (attributes) id = "i‐am‐id" 的 文字內容?  請找出列 3 欄 3 背後的超連結網址? (在網頁上面按右鍵 →檢查，有哪些輔助資訊可以幫我們找到這個標籤?) 48
練習 01: 答案 49 # 找出所有 td 標籤，並用 len 計算長度 print(len(soup.find_all("td"))) # 找到 div 標籤，屬性 id = "id1"，再印出其內容 print(soup.find("div", id="id1").text) # 透過觀察網頁可以發現 列3欄3 有個 id = hyperlink 可 以幫助我們定位這個 tag，再把 tag 的 href 找出來 print(soup.find("a", {"id":"hyperlink"})["href"]) 8
Outline A. 爬蟲基本介紹  爬蟲介紹與 HTML 初次見面  第一支爬蟲程式  BeautifulSoup 的常用函數  正則表達式 (regular expression) 50
情境  慣老闆一大清早就跑過來，交給你上百份文件，要 你從這些文件裡面，整理出所有客戶的 Email 清單 ，怎麼辦?  而這對剛上完 Python 爬蟲實戰的你，毫無困難 51
BeautifulSoup 的調味料: 正則表達式  甚麼是 regular expression? [A‐Za‐z0‐9._]+@[A‐Za‐z.]+.(com|edu)+.tw  別害怕! 我們一步一步來 52
regular expression 的威力 53
regular expression 常用符號 54 符號 意義 範例 符合範例的字串 * 前一字元或括號內字元出現 0次或多次 a*b* aaaab、aabb、 bbb + 前一字元或括號內字元出現 1次或多次 a+b+ aaabb、abbbb、 abbbbb {m,n} 前一字元或括號內字元出現 m次到 n 次 (包含 m, n) a{1,2}b{3,4} abbb、aabbbb、 aabbb [] 符合括號內的任一字元 [A‐Z]+ APPLE、QWER 跳脫字元 .| .| . 符合任何單一字元 (符號, 數字, 空格) a.c auc、abc、a c  regular expression 使用許多符號來訂定搜尋規則， 要學會使用就必須知道符號的意義
Python 的 re  Python 有內建的 regular expression 函數  推薦使用 re.findall() 55 # 找出所有內容等於 python_crawler 的文字 pattern = "我寫好的 regular expression" string = "我想要搜尋的字串" re.findall(pattern, string)
範例 02‐1: *, +, {} 的用法  * 代表前面的字元可出現零次以上  + 代表前面的字元至少要出現一次以上  {m,n} 代表前面的字元可出現 m 次 ~ n 次 (包含) 56
練習 02‐1: 答案 57  a*b+c  a 出現零次以上  b 出現一次以上  C 出現一次
範例 02‐2: 找到數字  [ ] 代表的意思是這個字元可以是括號內的任何一個  [0‐9] 代表可以是 0~9 之間的任意數字  [a‐z] 代表可以是 a~z 之間的任意文字 58
練習 02‐2: 答案 59  [0‐9]+  符合 0‐9 任一數字，且須出現一次以上  [1‐3]+  符合 1‐3 任一數字，且須出現一次以上  123  符合 123 的字元
範例 02‐3: 找到文字  當有指定的文字需要搜尋，可透過 [ ] 搭配 *, + , {}  進行搜尋 60
練習 02‐3: 答案 61  [A‐Z]+[a‐z]  前兩個字元要是 A‐Z 其中一個，且出現一次以上  最後一個字元要是 a‐z 其中一個
範例 02‐4: 跳脫符號  萬一我今天想要找到的就是 + 這個符號怎麼辦?  在前面加上一個跳脫符號  . 代表任何字元 (符號、數字、空格) 62
練習 02‐4: 答案 63  [A‐Z]+[a‐z]  第一個字元要是 A‐Z 其中一個  第二個字元要是 + 號  第三個字元要是 a‐z 其中一個
範例 02‐5: 條件式搜尋  | 代表左右邊只要任一符合條件即可 64
練習 02‐5: 答案 65  jimy|jim{3}y  符合 jimy  或是符合 jimmmy
Email 的 regular expression (1/2)  [A‐Za‐z0‐9._]+@[A‐Za‐z.]+(com|edu).tw  [A‐Za‐z0‐9._]+@  大小寫英文、數字、點、底線，可出現一次以上， 且加上 @ 66
Email 的 regular expression (2/2)  [A‐Za‐z0‐9._]+@[A‐Za‐z.]+(com|edu).tw  [A‐Za‐z.]+(com|edu).tw  大小寫英文、點，可出現一次以上，且結尾須為 com 或 edu 再加上 .tw， 67
甚麼是 regular expression?  再看一次! [A‐Za‐z0‐9._]+@[A‐Za‐z.]+.(com|edu)+.tw 68 EASY
練習 02: regular expression (10 mins)  請觀察 518 黃頁網，並找出所有店家的電話號碼 (包含分機)  請透過開發者工具，觀察目標資訊藏在那些標籤底下?  標籤內有甚麼特別的屬性可以讓我們找到嗎?  怎麼把包含電話號碼的 list 合併成一個大的 test_string? 69 # 非常實用的 for loop 寫法，當你使用 find_all 後， 想一口氣把 list 裡面所有 tags 的內容文字取出時， 可以這樣寫 [tag.text for tag in soup.find_all("tag")]
練習 02: 答案 70 # 用 requests 抓取網頁並存在 response # 用 BeautifulSoup 解析 HTML 並把結果回傳 soup  response = requests.get(" https://jimmy15923.github.io/518") soup = BeautifulSoup(response.text,"lxml") # 抓到所有 li 標籤，且屬性 class=comp_tel，並存在 list 裡 all_phone_text = [tag.text for tag in soup.find_all("li", {"class":"comp_tel"})] # 將 list 的所有文字，存為一個 string all_phone_text = "".join(all_phone_text) # 用 regular expression 找出所有電話號碼 phone_number = re.findall("0[1‐9]‐[0‐9]+",  all_phone_text)
Session B 即將在 10:50 開始…  請先使用 jupyter notebook 打開 Session_B/Practice/03_BeautifulSoup+regular_expres sion.ipynb  還沒有下載 code 的同學，請到以下網址下載或是 教室前方有隨身碟可以使用 https://goo.gl/e5csuH 71
爬蟲實戰練習與資料分析 72
Outline B. 爬蟲實戰練習與資料分析  BeautifulSoup + regular expression  GET vs. POST  文字探勘與資料分析  使用 pandas 儲存資料 (optional) 73
情境  自從慣老闆發現你很好用之後，某天又突然跑過來 ，這次是要請你把美食網站上面，所有店家的地址 都抓下來，而且老闆限定要是新北市的喔!  同樣的，這對剛上完 Python 爬蟲實戰的你， 也是小菜一碟 74
BeautifulSoup + regular expression  BeautifulSoup 可以幫您解析 HTML  regular expression 可以按照您的規則回傳字串  兩個加在一起，就可以按照想要的規則取出目標標籤 75
範例 03: BeautifulSoup + regular expression  運用 BeautifulSoup 加上 regular expression，可以抓 到任何給定條件的資訊  在 BeautifulSoup 裡必須使用 re.compile 來寫 pattern  re.compile 可以用來尋找 tags, attrs 及 contents 76 # import 套件 import re # 用 regular expression 找出所有 td 或 tr 標籤 soup.find_all(re.compile("t(d|r)"))
範例 03: BeautifulSoup + regular expression 77 # 找出所有屬性為 class 且值包含至少一個 z 以上的標籤 soup.find_all("",{"class":re.compile("z+")}) # 用 regular expression 找出所有包含 python 的 contents soup.find_all("",text=re.compile("python"))
1. 請找出範例網頁中所有標籤，其屬性 href 的值包 含資料科學協會的網址 ("http://foundation.datasci.tw/...")  要怎麼找到屬性是 href 的所有標籤?  要如何把 regular expression 加進 BeautifulSoup ? 2. 請觀察518 黃頁網，並找出所有位在新北市的店家 地址  地址的資訊都藏在哪些 tags 底下?  怎麼把 regular expression 用在 contents 上面? 78 練習 03: BeautifulSoup + regular expression (10 mins)
練習 03‐1: 答案 79 # 萬年起手式，先 requests 再用 BeautifulSoup 解析 response = requests.get(" https://jimmy15923.github.io/example_page") soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml") # 不指定標籤，找到屬性 href，值為特定網址 print(soup.find_all("", {"href":re.compile( "http://foundation.datasci.tw")}))
練習 03‐2: 答案 80 # 萬年起手式，先 requests 再用 BeautifulSoup 解析 response = requests.get(" https://jimmy15923.github.io/518 ") soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml") # 找到標籤 li，且屬性 class=comp_loca，內容包含 "新北" print(soup.find_all("li",{"class":"comp_loca"}, text=re.compile("新北")))
Outline B. 爬蟲實戰與資料分析  Beautiful Soup + regular expression  GET vs. POST  文字探勘與資料分析  使用 pandas 儲存資料 (optional) 81
情境  慣老闆又出現啦!這次想要請你把某個時段的高鐵 時刻表全部找出來，方便以後出差的時候參考  你找到高鐵時刻表網站，開心的想起萬年起手式， 開始 import requests，request.get，這時… 82
不會改變的網址  上網時常發現，許多操作像是搜尋、點選等均都是 在同一個網址底下完成，這種網頁該如何用我們之 前學的 requests 來爬取? 83 http://www.thsrc.com.tw/tw/TimeTable/SearchResult http://www.thsrc.com.tw/tw/TimeTable/SearchResult
為何網址不會改變?  兩種常見原因  網頁透過 POST 的方式取得資料，先由瀏覽器在背景送 一些資料給 Server，Server 收到 POST 請求後，回傳相對 應的資料  現代的網頁為了提升使用者體驗，會運用 JavaScript, AJAX 等技術，來動態載入資料而不需重新整理網頁 84
GET vs. POST  GET: 發送 requests，Server 回傳資料  URL 會隨著不同的網頁改變 1. http://www.taipeibo.com/yearly/2017 2. http://www.taipeibo.com/yearly/2016  POST: 發送 requests 並附帶資料，Server 回傳資料  網址不會改變，但是網頁資料會隨著使用者不同的 requests 改變 85
如何知道 request methods? (1/4) 1. 右鍵→檢查 86
如何知道 request methods? (2/4) 2. 選擇 Network 並勾選底下的 Preserve log 87
如何知道 request methods? (3/4) 3. 設定要查詢的資料後送出 88
如何知道 request methods? (4/4) 4. 上方的標籤選 Headers, 可以看到 Request Method 是 POST! 89
Form Data 90  Form Data 是我們剛剛在做 POST 時，傳送給 Server 的資料  Server 看到你的 POST，且透過你附帶的 Form data ，回傳你想要查詢的 HTML 結果
範例 04: 如何使用 POST 91 # 觀察網頁後，找到 option 的值 form_data = { "StartStation":"2f940836‐cedc‐41ef‐8e28‐c2336ac8fe68", "EndStation":"e6e26e66‐7dc1‐458f‐b2f3‐71ce65fdc95f", "SearchDate":"2017/12/18 ", "SearchTime":"20:30",  "SearchWay":"DepartureInMandarin"} # requests 改用 POST，並放入 form_data response_post = requests.post("https://www.thsrc.com.tw/tw/ TimeTable/SearchResult", data = form_data) soup_post = BeautifulSoup(response_post.text, "lxml")
練習 04: 如何使用 POST (8 mins)  請運用 POST 方式，找出 2017 年 12 月 18 日 21:30 南港站到台南站共有幾個班次?  觀察南港、台南站的 option value 是甚麼?  查看班次的資訊都藏在哪些標籤內? 92
練習 04: 答案 93 # 將要查詢的資料寫成 dictionary form_data = { "StartStation":"2f940836‐cedc‐41ef‐8e28‐c2336ac8fe68", "EndStation":"9c5ac6ca‐ec89‐48f8‐aab0‐41b738cb1814", "SearchDate":"2017/12/18", "SearchTime":"21:30",  "SearchWay":"DepartureInMandarin"} # requests 改用 POST，並放入 form_data response_post = requests.post("https://www.thsrc.com.tw/tw/ TimeTable/SearchResult", data = form_data) soup_post = BeautifulSoup(response_post.text, "lxml") # 找出有幾個 td 標籤，屬性為 class=column1 print(len(soup_post.find_all("td", class_="column1"))) 3
小結  HTML  元素所組成的階層式文件  標籤中含有屬性 (attributes) 以及內容 94
小結  requests  GET, POST  BeautifulSoup  find_all(tags, attributes)  regular expression  find_all(tags, {attributes: "your_re"}) 95
爬蟲實戰練習 96
爬蟲實戰攻略 ‐ 掌握階層式的架構  當你使用 find_all() 時，會抓出所有符合條件的標籤 ，但當你先找到一個特定標籤，在使用 find_all () 時，找到的就是在那特定標籤底下所有符合條件的 標籤。 97 # 找出所有 tr 標籤 soup.find_all("tr") # 找到 table 標籤底下的所有 tr 標籤 soup.find("table").find_all("tr") # Warning! 不可以這樣寫! Why? soup.find_all("table").find("tr")
爬蟲實戰小技巧  找到目標資訊藏在哪些標籤底下?  stripped_strings: 找出 tag 底下所有的文字，且幫你去除 所有空格、換行符號等等，需要用 iterate 的方式取值。 98
爬蟲實戰小技巧  如何找出沒有任何屬性的標籤? 99  如何對 list 做 loop，同時增加 index 值?
練習 05: 爬蟲實戰  請運用所學過的方法，嘗試爬取以下這兩個網頁的 資訊，並儲存成 CSV  台北票房觀測站‐年度排名，請爬取 2016、2017 年度排名 (15 ~ 20 mins)  如果卡住的話，歡迎參考範例 06 的 code  yahoo 奇摩電影評論，請選擇在票房排行榜上任何一部您 喜歡的電影，並將其所有的評論文字、評論星等以及該電 影的名稱抓下來 (20 ~ 25 mins)  如果卡住的話，歡迎參考練習 06‐2 的 提示 100
終於把資料都爬下來了  恭喜你成功養了一隻會實際爬網頁的爬蟲  隨著不同網頁的變化，你的爬蟲要學會變的更 強大堅韌，才能成功完成任務 101
Outline B. 爬蟲實戰與資料分析  BeautifulSoup + regular expression  GET vs. POST  文字探勘與資料分析  使用 pandas 儲存資料 (optional) 102
情境  辛苦把資料都抓下來，也把成功資料儲存成結構化 的數據，慣老闆突然神來一筆，最近大數據還有甚 麼 AI 不是非常紅嗎?為什麼不用這些資料來做一些 大數據分析阿!  已經受不了在準備辭呈的你突然想起，Python 爬蟲 實戰好像也有玩過一點資料分析耶! 103
Data Summary  電影票房資料 ‐ 排名、片名、院數、映期、上映日 期、平均票房、累積票房  2016, 2017 年各 100 部  電影評論資料 ‐ 片名、評論文字、評論星等  200 部電影的所有評論及星等 104
資料清理  在資料分析開始前，資料清理永遠都是最重要的 工作，資料的乾淨與否會影響分析的結果  檢查是不是抓下來的資訊是否正確?  格式是不是可以使用? 105
可以玩甚麼分析呢? 106 200 部電影的評論文字 且有評論星等 200 部電影的票房資料 有評論跟星等
文字探勘與文字雲  探討評論文字與星等之間的關係  給五顆星的人都寫了甚麼?  給一顆星的人又都寫了甚麼?  文字雲可以美觀地呈現出文字的重要程度 107
中文字是需要斷詞的  甚麼是斷詞?  例如：我覺得不行  我 / 覺得 / 不行 ○  我覺 / 得不行 X  英文本身就已經用空格做好斷詞這件事，但是中文 真的不行  乖乖的做斷詞吧! 108
jieba 登場!  把每一條評論斷完詞後，我們就可以得到每條評論 都用了哪些詞 (e.g., 好看、爛片、無聊)  再運用統計的方式，計算一下五星評論與一星評論 之間的用詞頻率是否有所不同 109 # 載入套件 import jieba # 把"我覺得可以"作斷詞後 print([x for x in jieba.cut("我覺得不行")])
文字雲的應用  經過斷詞後，我們得到了詞彙在評論中出現的頻率 ，透過 WordCloud 這個套件可以呈現出這樣的結果 110
TF‐IDF  直接統計頻率好像太 Low 了，有沒有潮一點的方法?  Term Frequency ‐ Inverse Document Frequency  TF: 詞頻，該詞在某一文件中出現的次數  IDF: 逆向文件頻率，該詞在所有文件中出現的次數 111
TF‐IDF 的文字雲  透過 TF‐IDF 的分析過後，較有意義的詞會更容易 得到更高的權重 112
 只要有 Data，不怕沒得玩  換套斷詞方式 (中研院斷詞系統 )  word2vec (詞向量) 文字探勘 113 天 地 溫拿 魯蛇
票房資料分析  叫好跟叫座有關係嗎?  讓我們用資料找真相 114 叫好又叫座 &
用平均星等來預測票房  將電影所有的評論星等作平均，即可獲得該電影的 平均評價  透過 Linear Regression，來探討平均星等與票房之 間的關係 115 預測
Linear Regression on Scikit‐Learn 116 # 切 training data 跟 testing data X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split( movie_box["平均星等"], np.log10(movie_box["平均票房"])) # 建立 Regression 模型 reg = LinearRegression() # 放入 training data 進行訓練 reg.fit(X_train, y_train) # 用 testing data 做預測 y_pred = reg.predict(X_test) # 算出 testing data 與預測結果的相關係數 print(pearsonr(y_pred, y_test)) 0.21
為什麼這麼差? (1/2)  評論星等跟票房沒有很強烈的線性關係 117
為什麼這麼差? (2/2)  Features 用的太少  還有很多變數可以解釋票房的變異  回歸太難了  試試用分類吧! 118 不叫座<票房中位數<叫座
分類問題的好幫手 ‐ 決策樹 (Decision Tree)  在空間中找到一些線 (rule) 讓這些點可以被分開  每個分支就好像在做決策 (Decision) 119
Decision Tree on Scikit‐Learn 120 # 切 training data 跟 testing data X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split( movie_box[["評論數量", "平均星等", "映期"]], movie_box["平均 票房"]) # 建立 Decision Tree 模型 clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3) # 放入 training data 進行訓練 clf.fit(X_train, y_train) # 用 testing data 做預測 y_pred = reg.predict(X_test) # 算出 testing data 與預測結果的準確率 print(accuracy_score(y_pred, y_test)) 0.84
生成的決策樹 121 評論數量 125 筆 大於 映期 58 天 小於 小於 大於 小於 大於 評論數量 185 筆 小於 小於 大於 映期 81 天 平均星等 3.65 小於 評論數量 35 筆 大於 大於
小結 122  透過 Decision Tree 的 features importance，我們 可以發現，平均星等根本就不太重要嘛!  你還能想出其他的 features 嗎?
Outline B. 爬蟲實戰與資料分析  BeautifulSoup + regular expression  GET vs. POST  文字探勘與資料分析  使用 pandas 儲存資料 (optional) 123
情境  辛苦抓完所有東西後，慣老闆卻要求說，要把資料 全部都存成表格，這樣我才能方便用 excel 打開還 有編輯啊!  所幸，Python 爬蟲實戰還是有教過怎麼做 124 Success!
pandas 登場  pandas 是一個基於 numpy 的函式庫，不論是用來 讀取、處理數據都非常的簡單方便  處理結構化的數據非常好用! 125
pandas 的核心 ‐ DataFrame  DataFrame 就是由 rows 跟 columns 所組成的一個 大表格 126
DataFrame 的組成  一個 DataFrame 的組成可以分成兩種情形來看  由 rows 組成  由 columns 組成 127
如何用 pandas 儲存爬下來的資料?  如果爬下來的資料是以 row 為單位 128
把爬下來的資料變成表格  如果爬下來的資料是以 column 為單位 129
常用的資料格式 ‐ CSV  Comma‐Separated Values，是一種常見的資料格式 ，本身是一個純文字檔，用來記錄欄位的資料，欄 位之間的資料常用逗號作分隔 130
將 DataFrame 存成 CSV  index =False 代表不須額外增加 index 這個欄位  windows 系統，encoding 使用 cp950 (有中文的話用 excel 打開才不會亂碼)，若為 linux 則用 utf‐8 131 # 將剛剛建立好的 DataFrame 存成 csv df.to_csv("filename.csv", index=False,  encoding="cp950")
132 範例 05: 將高鐵時刻表的結果存成 CSV # 將要查詢的資料寫成 dictionary form_data = { "StartStation":"2f940836‐cedc‐41ef‐8e28‐c2336ac8fe68", "EndStation":"9c5ac6ca‐ec89‐48f8‐aab0‐41b738cb1814", "SearchDate":"2017/12/18", "SearchTime":"21:30",  "SearchWay":"DepartureInMandarin"} # requests 改用 POST，並放入 form_data response_post = requests.post("https://www.thsrc.com.tw/tw/ TimeTable/SearchResult", data = form_data) soup_post = BeautifulSoup(response_post.text, "lxml")
133 範例 05: 將高鐵時刻表的結果存成 CSV ‐ by columns  # 找出所有 td 標籤 屬性 class=column1 的內容，並存成 list train_number = [tag.text for tag in soup_post.find_all("td", class_="column1")]  # 找出所有 td 標籤 屬性 class=column3 的內容，並存成 list departure = [tag.text for tag in soup_post.find_all("td", class_="column3")]  # 找出所有 td 標籤 屬性 class=column4 的內容，並存成 list arrival = [tag.text for tag in soup_post.find_all("td", class_="column4")]  # 找出所有 td 標籤 屬性 class=column2 的內容，並存成 list travel_time = [tag.text for tag in soup_post.find_all("td", class_="column2")] 
範例 05: 將高鐵時刻表的結果存成 CSV ‐ by columns  134 # 建立 DataFrame，把 dictionary 放入，並指定 columns 順序 highway_df = pd.DataFrame( {"車次":train_number, "出發時間":departure, "抵達時間":arrival, "行車時間":travel_time}, columns = ["車次", "出發時間", "抵達時間", "行車時間"])
範例 05: 將高鐵時刻表的結果存成 CSV ‐ by rows  135 # 先建立 DataFrame，確定 columns highway_df = pd.DataFrame(columns = ["車次","出發時間", "抵達時間", "行車時間"]) # loop 3 次，每次取出一個 row 的 3 個值並存入 DataFrame for i in range(3): row = soup_post.find_all("table", class_= "touch_table")[i] row_contents = [tag.text for tag in row.find_all("td",     class_= re.compile("column"))] highway_df.loc[i] = row_contents
範例 05: 將高鐵時刻表的結果存成 CSV  136 # 把建立好的 DataFrame 存成 CSV # for windows highway_df.to_csv("csv_results/demo05_highway_schedule.csv" , index = False, encoding = "cp950") # for linux highway_df.to_csv("csv_results/demo05_highway_schedule.csv" , index = False, encoding = "utf‐8")
 請觀察 518 黃頁網，並將店名、地址及電話三個欄 位抓下來，並存成表格如下  觀察店名、地址及電話都藏在哪些標籤底下? 有共通的 屬性嗎?  選擇要用 rows 或 columns 來組成 DataFrame 137 店家 地址 電話 藍柚小廚 新北市/永和區… 02‐2924… 果蔗新鮮 桃園縣/龍潭鄉… 03‐470… … … … 練習 05: 將抓下來的資訊儲存成表格 (8 mins)
練習 05: 答案 138 # 萬年起手式 response = requests.get("http://yp.518.com.tw/service‐ life.html?ctf=10") soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml") # 店家名稱與電話存在同一標籤，地址則在另一標籤 name_phone = [tag.text for tag in soup.find_all("li",  class_="comp_tel")] address = [tag.text for tag in soup.find_all("li",  class_="comp_loca")] # 運用 re 找到所有的電話號碼，運用 split，抓到店家名稱 name_phone_str = "".join(name_phone) phone = re.findall("[0‐9]{2}‐[0‐9]+", name_phone_str) name = [x.split("/")[0].strip() for x in name_phone]
練習 05: 答案 139 # 將剛剛處理完的 list，以 dictionary 放進 pd.DataFrame 中 df = pd.DataFrame({"店名":name, "地址": address, "電話": phone},columns = ["店名","地址","電話"]) df.to_csv("csv_results/practice05.csv", index =False,  encoding="cp950")
上午我們學到了…  運用 BeautifulSoup 解析 HTML 網頁  運用 requests 發送 GET, POST 請求  運用 regular expression 尋找目標資訊  運用 pandas 將抓到的資訊儲存為表格  運用 sklearn, matplotlib, wordcloud 做簡單的資料分析 140 requests.get("website"), requests.post("website", form_data) soup = BeautifulSoup(response.text), soup.find_all() re.findall(pattern, test_string) DataFrame.to_csv(file_path)
下午你會學到更多!  靜態網頁以外的爬蟲  圖片爬蟲  檔案爬蟲  網站爬蟲  現實世界的爬蟲  現代網站爬蟲衍生的問題  動態網頁爬蟲 141
Outline C. 靜態網頁以外的爬蟲  圖片爬蟲  檔案爬蟲  網站爬蟲 D. 現實世界的爬蟲  現代網站爬蟲衍生的問題  動態網頁爬蟲 142
 打開瀏覽器的開發者工具  選擇 inspect 工具  滑鼠移到你想選擇的圖片 圖片爬蟲 ‐ 圖片的 tag？ 143
 文字爬蟲  送 request 到目標網頁  透過 Beautifulsoup 取得目標文字 tag  透過 .text 可以直接拿到文字資訊  圖片爬蟲透過解析網頁只能拿到圖片位置資訊  送 request 到目標網頁  透過 Beautifulsoup 取得目標圖片 tag  透過 src 屬性拿到圖片位置  再送 request 到圖片真正的位置  取得圖片並儲存 圖片爬蟲 ‐ 與文字爬蟲的差異 144
 爬文字的過程 爬文字的過程 ‐ 取得頁面資訊 145 request request Client Server https://gushi.tw/hu‐shih‐memorial‐hall/ .html .html
 爬文字的過程 爬文字的過程 ‐ 解析頁面並取得文字 146 Client Beautifulsoup( ) 尋找第 4 個 <p> tag  透過 .text 取得文字資訊 .html
爬圖片的過程 ‐ 取得頁面資訊 147 request request Client Server https://gushi.tw/hu‐shih‐memorial‐hall/ .html .html
 爬圖片的過程 爬圖片的過程 ‐ 取得位置資訊 148 Client Beautifulsoup( ) 尋找第 1 個 <img> tag 透過 src 取得圖片位置資訊 .html
 爬圖片的過程 爬圖片的過程 ‐ 取得圖片 149 request request Client Server http://gushi.tw/wp‐ content/uploads/2016/08/logo.png img img
爬圖片的過程 ‐ 下載圖片 150 from urllib.request import urlretrieve # 透過 urlretrieve 下載圖片 # url: 你要下載的圖片位置 # file: 你要儲存的文件名稱 urlretrieve(url, file)
爬圖片的過程 ‐ 偽裝成瀏覽器發送請求  部份網站會判斷你是否為爬蟲程式  加上身份識別偽裝成瀏覽器送出請求 151 request request Client Server
身份識別 User‐Agent   敘述瀏覽器使用的系統, 平台, 版本等資訊的字串  瀏覽器開發者工具 > Network 152
身份識別 User‐Agent   敘述瀏覽器使用的系統, 平台, 版本等資訊的字串  瀏覽器開發者工具 > Network > 重新整理網頁 153
身份識別 User‐Agent   重新整理網頁之後選擇對網頁送出的 request 154
身份識別 User‐Agent   檢查 Headers 欄位中的 Request Headers 155
爬圖片的過程 ‐ 偽裝成瀏覽器發送請求  部份網站會判斷你是否為爬蟲程式  偽裝成瀏覽器發送請求預防被檔 156 from urllib.request import build_opener from urllib.request import install_opener opener = build_opener() opener.addheaders = [('User‐Agent', 'Mozilla/5.0  (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like  Gecko) Chrome/60.0.3112.78 Safari/537.36')] install_opener(opener)
練習 00: 下載圖片 (5 ~ 8 mins) 目標程式：00_download_image.py 目標網站：https://gushi.tw/hu‐shih‐memorial‐hall/ 目標：下載該頁面的第一個圖片  取得圖片的位置  透過開發者工具找到 User‐Agent 的值  偽裝成瀏覽器送出請求  下載圖片 157
Bonus: 檢查圖片下載百分比  透過 urlretrieve 的 callback 實作  callback 代表做完功能 A 時要做的功能 B 158 from urllib.request import urlretrieve # 設計 callback def check_percentage(chunk, size, remote): percent = 100.0 * chunk * size / remote if percent > 100.0: percent = 100.0 print('Download...{:.2f}%'.format(percent)) urlretrieve(url, 'logo.png', check_percentage)
圖片存檔 ‐ 副檔名的重要性  副檔名只是讓電腦知道要用甚麼方式讀取的提示  副檔名錯誤就無法正確開啟檔案  直接更改副檔名並不等於轉檔 159 test.docx test.xlsx 用 Office Word  開啟的文件 用 Office Excel  開啟的文件 無法開啟文件 rename
站外資源 160
眼見不為憑  http://i.imgur.com/q6fMyz9.jpg 161
眼見不為憑  http://i.imgur.com/q6fMyz9.png 162
眼見不為憑  http://i.imgur.com/q6fMyz9.gif 163
獲取真實的圖片格式 164 import requests from bs4 import BeautifulSoup from PIL import Image url = 'http://i.imgur.com/q6fMyz9.jpg' response = requests.get(url, stream=True) # 讓 PIL.Image 讀進圖片幫我們了解圖片格式 image = Image.open(response.raw) print(image.format) # JPEG
圖片存檔 ‐ 原始檔名與正確的副檔名  透過圖片 URL 提取檔名  透過檢查過後的圖片格式當作副檔名 165 # url = 'http://i.imgur.com/q6fMyz9.jpg' filename = url.split('/')[‐1] # q6fMyz9.jpg filename = filename.split('.')[0] # q6fMyz9 ext = image.format.lower() # JPEG ‐> jpeg download_filename = '{}.{}'.format(filename,  ext) # q6fMyz9.jpeg
練習 01: 判斷格式並下載圖片 (5 ~ 8 mins) 目標程式：01_download_image_and_check_format.py 目標：下載圖片並以正確格式儲存  透過 stream 的方式送出請求  透過 PIL.Image 檢查圖片格式  透過字串處理取得適合的檔案名稱  下載圖片 166 url = 'http://imgur.com/rqCqA.png' url = 'http://imgur.com/rqCqA.jpg' url = 'http://imgur.com/rqCqA.gif'
練習 01: 延伸思考  是否可以不透過 stream 的方式來判斷圖片？  透過 BytesIO 將圖片轉成 PIL.Image 需要的格式  是否可以只傳一次 request 就做判斷格式與存檔  bonus_one_requests.py  直接使用 PIL.Image 存檔而不透過 urlretrieve 167
Outline  靜態網頁以外的爬蟲  圖片爬蟲  檔案爬蟲  網站爬蟲  現實世界的爬蟲  現代網站爬蟲衍生的問題  動態網頁爬蟲 168
檔案爬蟲 ‐ 超連結檔案  透過開發者工具查看檔案的 tag 169
檔案爬蟲 ‐ 超連結的本體  外表看似圖片，但其實本體是超連結 170 <a href=”...”> </a> <img src=”...”>
檔案爬蟲 ‐ 定位節點  尋找所有 a tag 再用 regular expression 過濾 href  尋找所有裏面包含 img tag 的 a tag  尋找相同圖片而且上層是 a tag 的 img tag 171 src =  'http://140.112.115.12/exam/sites/all/modules/filefield/ic ons/application‐pdf.png' <a href=”...”> </a> <img src=”...”>
檔案爬蟲 ‐ 定位節點  尋找相同圖片而且上層是 a tag 的 img tag 172 # 透過 regular expression 找到相同圖片的 img tag images = soup.find_all('img', {'src': re.compile('application‐pdf.png')}) for image in images: # 透過 parent 函數尋訪 img tag 的上一層 tag print(image.parent['href'])
href 的絕對路徑與相對路徑  透過給予檔案位置 (URL) 讓網頁可以參考並顯示 e.g. <a href='...'>, <img src='...'>  敘述檔案位置的方式分為  絕對路徑 (e.g.  http://140.112.115.12/exam/sites/all/modules/filefield/ico ns/application‐pdf.png )  相對路徑 (e.g.  /exam/sites/all/modules/pubdlcnt/pubdlcnt.php) 173
檔案爬蟲 ‐ 相對位置  URL 代表檔案在網路上的位置  無法直接對相對路徑送 requests  174 請問可以外送十杯咖啡嗎？ 可以阿，請問要送到哪裡？ 門口進來左轉的樓梯到三樓右手邊的櫃台 … 是奧客嗎
檔案爬蟲 ‐ 相對位置  URL 代表檔案在網路上的位置  無法直接對相對路徑送 requests  175 url =  '/exam/sites/all/modules/pubdlcnt/pubdlcnt.php?file=http://140 .112.115.12/exam/sites/default/files/exam/graduate/106g/106_gr aduate_4.pdf&nid=5814' response = requests.get(image_url)
檔案爬蟲 ‐ 將相對路徑轉為絕對路徑  必須把相對路徑轉為絕對路徑才能送出 request  URL 有一定的格式，很難單純做字串處理轉換  透過參考用的絕對路徑就可以轉換相對路徑 176 http://exam.lib.ntu.edu.tw/graduate /exam/sites/all/modules/pubdlcnt/pubdlcnt.php 絕對路徑 相對路徑 http://exam.lib.ntu.edu.tw/exam/sites/all/modules /pubdlcnt/pubdlcnt.php 組合
檔案爬蟲 ‐ 取得絕對位置  透過 urllib.parse.urljoin 取得絕對位置  當前網頁的 URL 最適合拿來做參考用的絕對路徑 177 from urllib.parse import urljoin print(urljoin(絕對路徑, 相對路徑))
檔案爬蟲 ‐ 解析 URL  urljoin 其實是透過 urllib.parse.urlparse 將兩組 URL 拆解成數個片段再去組合出新的絕對路徑 178 絕對路徑 相對路徑
練習 02‐1: 檔案下載與 URL 轉換 (5 ~ 8 mins) 目標程式：02_1_observe_urljoin.py 目標：觀察不同的情況透過 urljoin 的結果  開頭有無斜線與兩條斜線的差別  不斷回到上一層的結果 179 print(urljoin(response.url, '105g/')) print(urljoin(response.url, '/105g/')) print(urljoin(response.url, '//facebook.com')) print(urljoin(response.url, '../')) print(urljoin(response.url, '../../'))
練習 02‐2: 檔案下載與 URL 轉換 (5 ~ 8 mins) 目標程式：02_2_download_history_exam.py 目標網站：http://140.112.115.12/exam/graduate 目標：下載頁面上的所有考古題 (25 份)  定位超連結的 tag  將超連結的相對路徑轉換成絕對路徑  字串處理取得要下載的檔案名稱  下載檔案 180
Outline  靜態網頁以外的爬蟲  圖片爬蟲  檔案爬蟲  網站爬蟲  現實世界的爬蟲  現代網站爬蟲衍生的問題  動態網頁爬蟲 181
網站結構  網頁是一份 HTML 檔案  網站是一堆網頁以階層式的方式組成的集合 182 root articles imgs js
網站瀏覽行為  網站存放在遠端電腦中，我們稱該電腦為主機  網站瀏覽即是查看目標主機的不同檔案而已 183
網站瀏覽行為  網站存放在遠端電腦中，我們稱該電腦為主機  網站瀏覽即是查看目標主機的不同檔案而已 184 root articles imgs js Home
網站瀏覽行為  網站存放在遠端電腦中，我們稱該電腦為主機  網站瀏覽即是查看目標主機的不同檔案而已 185 root articles imgs js 主題 特輯
遍歷網站 ‐ 從網頁連結到其他網頁  透過開發者工具查看  超連結即是 <a> tag 186 Home 主題 特輯 檢查 href 路徑之後送 request (urljoin, requests) 取得主題特輯頁面
透過迴圈尋訪網站  透過迴圈對所有網址超連結都送出 request 187 root index1 index2 index3
透過迴圈尋訪網站  並不是所有網頁的超連結都會出現在首頁  只做一次迴圈無法發現其他網頁裡的超連結 188 root index1 index2 index3 hidden
遍歷網站  看過網站所有超連結 = 看過所有網頁所有超連結  紀錄所有需要送 requests 的超連結，直到送過所 有超連結 189 root index1 index2 index3 hidden [ index2, index3 ][ index3 ][ hidden ][ ]
遍歷網站 ‐ 直到看過所有連結  宣告一個 list 儲存即將要送 request 的網址  決定送 request 的中止條件 190 # 儲存即將要送 request 的網址 wait_list = ['https://afuntw.github.io/demo‐ crawling/demo‐page/ex1/index1.html'] # 當 wait list 裡還有網址的時候... while wait_list != []: # 送 request 的流程
遍歷網站 ‐ 更新 wait_list 清單 從 wait_list 中取出網址 從 wait_list 中刪除已經取出的網址 從 wait_list 中放入新的網址 191 # 從 wait_list 中取出第一個網址並更新 url = wait_list.pop(0) # 從 wait_list 中放入新的網址 wait_list.append(new_url)
練習 03: 取得真正的所有標題 (5~8 mins) 目標程式：03_crawling_demo1_hidden.py 目標網站：demo_website_1 目標：透過超連結不斷爬取多個網頁的 h1 tag  將需要送 request 的超連結存入等待清單  不斷的拿等待清單的超連結送 request 192
現實中網站的超連結設計  網頁間可以互相超連結  導覽列 193
遍歷網站的迴圈問題 194 wait list  About  Contact wait list  Contact wait list  Contact  Home  Contact 1. wait list 有重複 URL 2. 打算對 Home 重複存取
解決遍歷網站的迴圈問題  建立一個已經送過 request 的清單 viewed_list  wait_list 裏面也不能有重複的 URL 195 viewed_list = [] # 將送過 request 的網址存入 viewed_list viewed_list.append(url) # 檢查新網址沒有出現在 wait_list 與 viewed_list if new_url not in wait_list and new_url not in viewed_list: wait_list.append(new_url)
練習 04: 避免迴圈問題 (5~8 mins) 目標程式：04_crawling_demo2_no_infinite.py 目標網站：demo_website_2 目標：避免無窮迴圈的爬取網站的 h1 tag  將需要送 request 的超連結存入等待清單  紀錄送過的 request 196 root index1 index2 index3 hidden
Summary  圖片爬蟲 & 檔案爬蟲  如果下載檔案被拒絕可以嘗試加上 User‐Agent  必要時下載圖片要檢查格式  送 request 之前記得確認路徑是否為絕對路徑  網站爬蟲  超連結網頁裡的超連結網頁也要送 request  紀錄存取過的網頁 197
Outline  靜態網頁以外的爬蟲  圖片爬蟲  檔案爬蟲  網站爬蟲  現實世界的爬蟲  現代網站爬蟲衍生的問題  動態網頁爬蟲 198
href 不全然是你想要的網址  <a href=”...”> 並非定義一串網址，而是超連結  urljoin 回傳的值並非全部都可以送 request 199
你對 href 夠了解嗎？  對 anchor 送出 request 會拿到同樣的頁面  網頁一般只會用 HTTP 或是 HTTPS 協定  無法對程式碼送出 request 200 href 可能的值 敘述 範例 absolute URL 絕對路徑 https://gushi.tw/ relative URL 相對路徑 /ex1/html1.html anchor 同一頁面的其他 tag #top other protocols 其他協定 mailto://example@gmail.com JavaScript 程式碼 javascript:console.log(“Hello”)
過濾 href 201 import re ＃ 過濾錨點, e.g. #top check_url_1 = re.match('#.*', url) # True/False ＃ 過濾其他協定, 只接受 http/https from urllib.parse import urlparse check_url_2 = urlparse(url).scheme not in ['https', 'http'] ＃ 過濾程式碼, e.g. javascript:alert(); check_url_3 = re.match('^javascript.*', url)
練習 05: 過濾 href (5~10 mins) 目標程式：05_crawling_demo3_filter_href.py 目標網站：demo_website_3 目標：過濾不必要的超連結並取得網站的所有 h2 tag  判斷過濾不必要的超連結的時機  urljoin 前還是後？ 202 # 觀察下列的值並嘗試送出 request anchor = urljoin(url, '#top') protocol = urljoin(url,  'mailto:example@gmail.com') code = urljoin(url, 'javascript:alert("Hi");')
符合絕對路徑的 url 一定沒問題？  符合絕對路徑的 URL 可以送 request  可以送 request 的 URL 不代表是你需要的 203
使用 urlparse 的極限  urlparse 可分析的 URL 片段 shceme://netloc/path;params?query#fragment e.g. http://www.facebook.com/twdsconf  完全不一樣的網站仍然可透過判斷 netloc 決定  若是網站有子網站就會被忽略 204
子網域, 網域與後綴  透過 urlparse 取得的 netloc 可以再拆解  netloc = 子網域.網域.後綴 e.g. www.facebook.com 205 子網域 網域 後綴 台大首頁 http://www.ntu.edu.tw 台大中文 http://www.cl.ntu.edu.tw 台大法律 http://www.law.ntu.edu.tw 台大化工 http://www.che.ntu.edu.tw ...
透過 tldextract 分析網域  將 netloc 分段成子網域.網域.後綴並不是單純透 過 “.” 來切割字串就好  不同的網站可以用 netloc 或是 domain 判斷  子網站用 netloc 無法判斷 206
練習 06: 檢查域名 (5~8 mins) 目標程式：06_crawling_demo4_extract_domain.py 目標網站：demo_website_4 目標：分析網域，只對 www 或是跟原本網址一樣的 sub domain 送出 request  過濾不必要的超連結後再分析域名 207 # 延伸思考：短網址或是路徑為 ip 拆解的結果？ from tldextract import extract print(extract('https://goo.gl/z321G7')) print(extract('https://127.0.0.1:80'))
Bonus: Google 短網址服務  網站轉址無法透過 URL 判斷是否屬於相同的網域  需要送一次 request 再從回傳的 response 中取得 原始 URL 208 from tldextract import extract extract_url = extract(url) # 判斷是否為 google 短網址 if extract_url.domain == 'goo' or extract_url.suffix == 'gl': response = requests.get(extract_url) print(response.url)
爬網站的重點回顧  若是要尋訪所有網頁, 要不斷對找到的網址送 request，並且紀錄尋訪過的網址  href 的值要經過過濾，取出符合網址格式  分析網址格式與域名確認識自己想要爬的網頁 209
Outline  靜態網頁以外的爬蟲  圖片爬蟲  檔案爬蟲  網站爬蟲  現實世界的爬蟲  現代網站爬蟲衍生的問題  動態網頁爬蟲 210
甚麼是動態網頁？  透過程式變動網頁架構  需要時間載入資料或是不同使用行為等都會透過 動態網頁的方式呈現 211
靜態網頁 vs. 動態網頁  透過 requests.get 拿到的是靜態網頁  檢視網頁原始碼看到的是靜態網頁  開發者工具 (inspect) 看到的是動態網頁 212 靜態網頁 動態網頁
檢查網頁是靜態還是動態  Chrome extension (Quick Javascript Switcher)   透過工具的開關檢查頁面是否有變化 213 關掉 JavaScript 打開 JavaScript
取得程式更新後的網頁  送出 request 之後等到網頁 loading 完成再要求回 傳網頁 214
模擬使用者操作瀏覽器的行為  Selenium 本來是網頁自動測試工具  Selenium 經常被拿來處理動態網頁爬蟲  因為是模擬操作瀏覽器，速度上會比靜態網頁慢 215 from selenium import webdriver # 透過指定的瀏覽器 driver 打開 Chrome driver = webdriver.Chrome('../webdriver/chromedriver') # 透過瀏覽器取得網頁 driver.get('https://afuntw.github.io/demo‐ crawling/demo‐page/ex4/index1.html')
瀏覽器的大小也會影響網頁結構  現代網站根據使用者裝置的大小會有不同的呈現 216
瀏覽器視窗最大化  一開始打開瀏覽器的時候並非視窗最大化  建議一般使用情況都先將瀏覽器視窗最大化 217 from selenium import webdriver # 透過指定的瀏覽器 driver 打開 Chrome driver = webdriver.Chrome('../webdriver/chromedriver') # 將瀏覽器視窗最大化 driver.maximize_window()
Selenium 定位 tag  大致上與 Beautifulsoup 定位 tag 的方法相似  find_element_by_id()  find_element_by_tag_name()  find_element_by_class_name()   ... 218 # e.g. 取得 id='first' 的 tag id_tag = drver.find_element_by_id('first') print(id_tag)
練習 07: 靜態與動態爬蟲的差異 (5 mins) 目標程式：07_crawling_demo4_selenium.py 目標網站：demo_website_4 目標：分別透過 requests 與 Selenium 爬網站上 id = 'first' 的 tag  開啟瀏覽器並且將視窗最大化  透過 Selenium 定位 tag 並取得文字資料 219 >>> requests: First featurette heading. It'll  blow your mind. >>> selenium: Rendered by Javascript
了解 tag 之間的關係  book 是 title 與 author 的 parent  title 與 author 都是 book 的 child 220 <bookstore> <book> <title>Harry Potter</title> <author>K. Rowling</author> </book> </bookstore>
了解 tag 之間的關係  title 與 author 各自為對方的 sibling  bookstore, book 都是 title 與 author 的 ancestors  book, title, author 都是 bookstore 的 descendant 221 <bookstore> <book> <title>Harry Potter</title> <author>K. Rowling</author> </book> </bookstore>
Selenium 定位 tag ‐ XPath  Selenium 還可透過類似路徑寫法的 XPath 定位 tag 222 語法 意義 / 從 root 開始選擇 // 從任何地方開始選擇 . 選擇當下這個 node .. 選擇當下這個 node 的 parent node @ 選擇 attribute * 選擇任何 node | OR
XPath 範例 html 223 body 第三個 div 第一個 div
XPath 範例  Beautifulsoup 寫法  soup.find_all('div')[2].find_all('div')[0] 224 from selenium import webdriver # 打開瀏覽器, 視窗最大化, 對目標網址送 request... # 尋找一個 html > body > div[2] > div[0] h2 = driver.find_element_by_xpath( '/html/body/div[2]/div[0]')
XPath 範例 225 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By # 打開瀏覽器, 視窗最大化, 對目標網址送 request... # 尋找網頁中所有的 p tag p = driver.find_elements(By.XPATH, '//p')  透過 By 可以更簡單更換定位方式
XPath 範例 226 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By # 尋找任何一個 id = 'first' 的 tag h2 = driver.find_element(By.XPATH,  '//*[@id="first"]') # 尋找網頁中 id = 'second' 或 'third' 的 h2 tag p = driver.find_elements(By.XPATH, '//h2[@id="second"] | //h2[@id="third"]')
XPath helper  Chrome extension (XPath helper)  227
透過開發者工具取得 XPath 228
練習 08: 透過 XPath 做動態爬蟲 (10 mins) 目標程式：08_crawling_pchome_selenium.py 目標網站：http://24h.pchome.com.tw/region/DHBE 目標：取得頁面上調列商品的名稱與價格 (30 項) 229
Summary  現代網站爬蟲衍生的問題  過濾非必要的 href   解析網域判斷是否要存取該網頁  動態網頁  透過 Selenium 取得程式改變後的網頁結構  透過 XPath 定位 tag 230
爬蟲不一定要爬網頁  有 API (Application Programming Interface) 的話就 透過 API 做爬蟲 (e.g. Facebook Graph API) 231
沒有絕對的爬蟲  具有價值的資料, 公司不希望不斷被爬蟲紀錄  反爬蟲核心思想  判斷 request 是人類還是程式發出來的  誤判情形決策  要防止多大規模的爬蟲程式? 232
常見的反爬蟲策略  透過網站後端判斷真人與程式  User‐Agent  Cookie  Referrer 檢測, 判斷 request 從哪裡來  帳號/密碼  驗證碼  IP 限制存取次數 233
常見的反反爬蟲策略  逼近真人的程式行為  送 request 時夾帶使用者訊息  更改 IP  深度學習/ OCR 檢測驗證碼 234
沒有絕對的反反爬蟲  爬蟲方願意花多少時間與資源去爬資料?  反爬蟲方願意花多少時間與資源去保護資料?  透過後端判斷人類與程式  透過前端增加爬蟲難度 235
案例分享 ‐ 天貓電影  透過 CSS 的 font‐face 搭配不同的字典檔  透過 tag 爬取分數只會拿到亂碼  每次重新 render 都會有不一樣的字典檔 236 Reference: Litten ‐ 反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大?
案例分享 – 汽車之家  重要訊息透過 css render 237 Reference: Litten ‐ 反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大?
案例分享 – 去哪兒  透過錯誤的 tag 順序搭配 css 算出正確顯示位置 238 Reference: Litten ‐ 反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大?
案例分享 – 去哪兒手機板  透過重新定義字典檔改變顯示資訊 239 Reference: Litten ‐ 反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大?
案例分享 – 去哪兒手機板  透過重新定義字典檔改變顯示資訊 240 Reference: Litten ‐ 反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大?
爬蟲在深度學習上的應用  2017 台灣資料科學年會 ASAP 電商比價爬蟲  自動化靜態網站爬蟲  自我學習 DOM 架構  電商爬蟲的困難  通用性  即時性  自適性 241
Reference  維基 User Agent 詳細格式說明  href 定義  XPath cheat sheet  Selenium 文件  反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大？ 242

More Related Content

PPTX
Python 爬蟲實戰
Chen-Ming Yang
 
PDF
Python crawling tutorial
Chen-Ming Yang
 
PDF
[系列活動] Python爬蟲實戰
台灣資料科學年會
 
PDF
[系列活動] 手把手打開Python資料分析大門
台灣資料科學年會
 
PDF
小學三年級語文知識工作紙：標點符號（八）
miss wong
 
PDF
Ασκήσεις δομή Επιλογής
Eleni Kokkinou
 
PDF
Nagoya.R #12 非線形の相関関係を検出する指標の算出
Yusaku Kawaguchi
 
PDF
AtCoder Regular Contest 022 解説
AtCoder Inc.
 
Python 爬蟲實戰
Chen-Ming Yang
 
Python crawling tutorial
Chen-Ming Yang
 
[系列活動] Python爬蟲實戰
台灣資料科學年會
 
[系列活動] 手把手打開Python資料分析大門
台灣資料科學年會
 
小學三年級語文知識工作紙：標點符號（八）
miss wong
 
Ασκήσεις δομή Επιλογής
Eleni Kokkinou
 
Nagoya.R #12 非線形の相関関係を検出する指標の算出
Yusaku Kawaguchi
 
AtCoder Regular Contest 022 解説
AtCoder Inc.
 

What's hot (20)

PDF
小學二年級語文知識工作紙：標點符號（三）
miss wong
 
DOC
πρόχειρο διαγώνισμα αρχές επιστήμης Υπολογιστών 2014 5
Ιωάννου Γιαννάκης
 
PDF
これから Haskell を書くにあたって
Tsuyoshi Matsudate
 
PPT
Aabb式疊詞
manyan_ho
 
PPTX
生產進度管理
Fast SiC Semiconductor Inc.
 
PDF
双対性
Yoichi Iwata
 
PDF
Διαγώνισμα δομή ακολουθίας ΑΕΠΠ
Eleni Kokkinou
 
PDF
ΑΕΠΠ: 3ο Επαναληπτικό Τεστ
Nikos Michailidis
 
PDF
AtCoder Beginner Contest 017 解説
AtCoder Inc.
 
PPTX
Arc015途中まで解説
AtCoder Inc.
 
PDF
《日立改革2000日 v型反轉》導讀與反思
Lee CHIU
 
PPT
現場改善與管理寶典
營松 林
 
PDF
分類問題 - 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用
y-uti
 
PDF
小學二年級語文知識工作紙：標點符號（七）
miss wong
 
PPTX
ΑΕΠΠ - Λογικές Εκφράσεις
Ιωάννης Σαρημπαλίδης
 
PPT
問題分析與解決方法介紹
joe lo
 
PDF
VBAで数値計算 10　逆行列と疑似逆行列
Katsuhiro Morishita
 
PDF
Convex Hull Trick
HCPC: 北海道大学競技プログラミングサークル
 
PDF
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
Takuya Akiba
 
PDF
003 How to write 8D Report
Fast SiC Semiconductor Inc.
 
小學二年級語文知識工作紙：標點符號（三）
miss wong
 
πρόχειρο διαγώνισμα αρχές επιστήμης Υπολογιστών 2014 5
Ιωάννου Γιαννάκης
 
これから Haskell を書くにあたって
Tsuyoshi Matsudate
 
Aabb式疊詞
manyan_ho
 
生產進度管理
Fast SiC Semiconductor Inc.
 
双対性
Yoichi Iwata
 
Διαγώνισμα δομή ακολουθίας ΑΕΠΠ
Eleni Kokkinou
 
ΑΕΠΠ: 3ο Επαναληπτικό Τεστ
Nikos Michailidis
 
AtCoder Beginner Contest 017 解説
AtCoder Inc.
 
Arc015途中まで解説
AtCoder Inc.
 
《日立改革2000日 v型反轉》導讀與反思
Lee CHIU
 
現場改善與管理寶典
營松 林
 
分類問題 - 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用
y-uti
 
小學二年級語文知識工作紙：標點符號（七）
miss wong
 
ΑΕΠΠ - Λογικές Εκφράσεις
Ιωάννης Σαρημπαλίδης
 
問題分析與解決方法介紹
joe lo
 
VBAで数値計算 10　逆行列と疑似逆行列
Katsuhiro Morishita
 
Convex Hull Trick
HCPC: 北海道大学競技プログラミングサークル
 
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
Takuya Akiba
 
003 How to write 8D Report
Fast SiC Semiconductor Inc.
 
Ad

Similar to [系列活動] Python 爬蟲實戰 (20)

PDF
Data Crawler using Python (I) | WeiYuan
Wei-Yuan Chang
 
PDF
Python系列4
數真 蔡
 
PPTX
Python 爬蟲
Andy Yao
 
PDF
Python系列3
數真 蔡
 
PDF
Python系列1
數真 蔡
 
PDF
網頁爬蟲入門 Python web crawler at 淡江大學 20170930
Tim Hong
 
PDF
給軟體工程師的不廢話 R 語言精要班
台灣資料科學年會
 
PDF
Python 自然語言處理應用 - 1. 環境配置篇 - 2024 / Environment Configuration
Yung-Ting Chen
 
PDF
廣宣學堂Python金融爬蟲原理班 20170416
Paul Chao
 
PPTX
Python vs json 玩open data
政斌 楊
 
PDF
Programming python - part 1
Che-Cheng Hsu
 
PPTX
Python 入門初體驗
政斌 楊
 
PDF
Python 爬網⾴工具 - Scrapy 介紹
Sammy Fung
 
PDF
Python 2 - 快速簡介
Cheyin L
 
PDF
Python 實戰 WMS 系統開發 Python 實戰 WMS 系統開發 Python 實戰 WMS 系統開發
Leon08241
 
PPTX
Web scraping入門1
兆欽 丘
 
PDF
Py ladies 0928
Chia-Yi Yen
 
PDF
Py ladies 0928
Yen_CY
 
PDF
《Python 3.5 技術手冊》第二章草稿
Justin Lin
 
PDF
[系列活動] Python 程式語言起步走
台灣資料科學年會
 
Data Crawler using Python (I) | WeiYuan
Wei-Yuan Chang
 
Python系列4
數真 蔡
 
Python 爬蟲
Andy Yao
 
Python系列3
數真 蔡
 
Python系列1
數真 蔡
 
網頁爬蟲入門 Python web crawler at 淡江大學 20170930
Tim Hong
 
給軟體工程師的不廢話 R 語言精要班
台灣資料科學年會
 
Python 自然語言處理應用 - 1. 環境配置篇 - 2024 / Environment Configuration
Yung-Ting Chen
 
廣宣學堂Python金融爬蟲原理班 20170416
Paul Chao
 
Python vs json 玩open data
政斌 楊
 
Programming python - part 1
Che-Cheng Hsu
 
Python 入門初體驗
政斌 楊
 
Python 爬網⾴工具 - Scrapy 介紹
Sammy Fung
 
Python 2 - 快速簡介
Cheyin L
 
Python 實戰 WMS 系統開發 Python 實戰 WMS 系統開發 Python 實戰 WMS 系統開發
Leon08241
 
Web scraping入門1
兆欽 丘
 
Py ladies 0928
Chia-Yi Yen
 
Py ladies 0928
Yen_CY
 
《Python 3.5 技術手冊》第二章草稿
Justin Lin
 
[系列活動] Python 程式語言起步走
台灣資料科學年會
 
Ad

More from 台灣資料科學年會 (20)

PDF
[台灣人工智慧學校] 人工智慧技術發展與應用
台灣資料科學年會
 
PDF
[台灣人工智慧學校] 執行長報告
台灣資料科學年會
 
PDF
[台灣人工智慧學校] 工業 4.0 與智慧製造的發展趨勢與挑戰
台灣資料科學年會
 
PDF
[台灣人工智慧學校] 開創台灣產業智慧轉型的新契機
台灣資料科學年會
 
PDF
[台灣人工智慧學校] 開創台灣產業智慧轉型的新契機
台灣資料科學年會
 
PDF
[台灣人工智慧學校] 台北總校第三期結業典禮 - 執行長談話
台灣資料科學年會
 
PDF
[TOxAIA台中分校] AI 引爆新工業革命，智慧機械首都台中轉型論壇
台灣資料科學年會
 
PDF
[TOxAIA台中分校] 2019 台灣數位轉型 與產業升級趨勢觀察
台灣資料科學年會
 
PDF
[TOxAIA台中分校] 智慧製造成真! 產線導入AI的致勝關鍵
台灣資料科學年會
 
PDF
[台灣人工智慧學校] 從經濟學看人工智慧產業應用
台灣資料科學年會
 
PDF
[台灣人工智慧學校] 台中分校第二期開學典禮 - 執行長報告
台灣資料科學年會
 
PDF
台灣人工智慧學校成果發表會
台灣資料科學年會
 
PDF
[台中分校] 第一期結業典禮 - 執行長談話
台灣資料科學年會
 
PDF
[TOxAIA新竹分校] 工業4.0潛力新應用! 多模式對話機器人
台灣資料科學年會
 
PDF
[TOxAIA新竹分校] AI整合是重點! 竹科的關鍵轉型思維
台灣資料科學年會
 
PDF
[TOxAIA新竹分校] 2019 台灣數位轉型與產業升級趨勢觀察
台灣資料科學年會
 
PDF
[TOxAIA新竹分校] 深度學習與Kaggle實戰
台灣資料科學年會
 
PDF
[台灣人工智慧學校] Bridging AI to Precision Agriculture through IoT
台灣資料科學年會
 
PDF
[2018 台灣人工智慧學校校友年會] 產業經驗分享: 如何用最少的訓練樣本，得到最好的深度學習影像分析結果，減少一半人力，提升一倍品質 / 李明達
台灣資料科學年會
 
PDF
[2018 台灣人工智慧學校校友年會] 啟動物聯網新關鍵 - 未來由你「喚」醒 / 沈品勳
台灣資料科學年會
 
[台灣人工智慧學校] 人工智慧技術發展與應用
台灣資料科學年會
 
[台灣人工智慧學校] 執行長報告
台灣資料科學年會
 
[台灣人工智慧學校] 工業 4.0 與智慧製造的發展趨勢與挑戰
台灣資料科學年會
 
[台灣人工智慧學校] 開創台灣產業智慧轉型的新契機
台灣資料科學年會
 
[台灣人工智慧學校] 開創台灣產業智慧轉型的新契機
台灣資料科學年會
 
[台灣人工智慧學校] 台北總校第三期結業典禮 - 執行長談話
台灣資料科學年會
 
[TOxAIA台中分校] AI 引爆新工業革命，智慧機械首都台中轉型論壇
台灣資料科學年會
 
[TOxAIA台中分校] 2019 台灣數位轉型 與產業升級趨勢觀察
台灣資料科學年會
 
[TOxAIA台中分校] 智慧製造成真! 產線導入AI的致勝關鍵
台灣資料科學年會
 
[台灣人工智慧學校] 從經濟學看人工智慧產業應用
台灣資料科學年會
 
[台灣人工智慧學校] 台中分校第二期開學典禮 - 執行長報告
台灣資料科學年會
 
台灣人工智慧學校成果發表會
台灣資料科學年會
 
[台中分校] 第一期結業典禮 - 執行長談話
台灣資料科學年會
 
[TOxAIA新竹分校] 工業4.0潛力新應用! 多模式對話機器人
台灣資料科學年會
 
[TOxAIA新竹分校] AI整合是重點! 竹科的關鍵轉型思維
台灣資料科學年會
 
[TOxAIA新竹分校] 2019 台灣數位轉型與產業升級趨勢觀察
台灣資料科學年會
 
[TOxAIA新竹分校] 深度學習與Kaggle實戰
台灣資料科學年會
 
[台灣人工智慧學校] Bridging AI to Precision Agriculture through IoT
台灣資料科學年會
 
[2018 台灣人工智慧學校校友年會] 產業經驗分享: 如何用最少的訓練樣本，得到最好的深度學習影像分析結果，減少一半人力，提升一倍品質 / 李明達
台灣資料科學年會
 
[2018 台灣人工智慧學校校友年會] 啟動物聯網新關鍵 - 未來由你「喚」醒 / 沈品勳
台灣資料科學年會
 

[系列活動] Python 爬蟲實戰