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網絡爬蟲與反爬蟲相關研究

為了解決程式語言排名tiobe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。

社群網路分析在搜尋資訊類跨領域人才之方法-以GitHub為例

為了解決程式語言排名tiobe的問題，作者吳培瑞 這樣論述：

本研究以資訊軟體社群網路平台GitHub為例，透過Python程式語言以及GitHub平台提供的程式API，搜尋多個不同的資訊領域關鍵字，條列GitHub平台上相關的領域倉庫，再擷取每個領域倉庫中的程式貢獻者，綜合社群網路分析方法，例如：點度中心度(Degree Centrality)、中介中心度(Betweenness Centrality)、PageRank等演算法，為程式貢獻者進行排名。由於跨不同領域倉庫以及跨相同領域倉庫的貢獻者其中介中心度都較其他貢獻者高，搭配PageRank的排序，進而從排名中找出跨不同領域倉庫之人才。本研究著重於跨領域人才，與其他著重於單一領域人才上，其差異在於

需要同時參酌點度中心度、中介中心度以及PageRank的相關係數來進行排序。從實驗結果的綜合指標觀察，可有效於排名中搜尋跨不同領域倉庫之人才。本研究結果共有ReadmeCritic、ShyamW and Pietern三位同時為Java以及Python兩個不同領域的程式貢獻者。關鍵詞：社群網路、跨領域人才、點度中心度、中介中心度、GitHub、PageRank。