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Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決ptt英文版的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 　　第二版和第一版做比較，增加下列內容： 　　★：全書增加約50個程式實例 　　★：網路趨勢，了解輿情 　　★：網路關鍵字查詢 　　★：YouBike資訊 　　★：國際金融資料查詢 　　★：博客來圖書排行榜 　　★：中央氣象局 　

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型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： 　　☆：國際與國內股市資訊 　　☆：基金資訊 　　☆：股市數據 　　☆：人力銀行 　　☆：維基網站 　　☆：主流媒體網站 　　☆：政府開放數據網站 　　☆：YouBike服務網站 　　☆：PTT網站 　　☆：電影網站 　　☆：星座網站 　　☆：小說網站 　　☆：博客來網站 　　☆：中央氣象局 　　☆：露天拍賣網站 　　☆：httpbin網站 　　☆：python.org網站 　　☆：github.com網站 　　☆：ipstack.com網站API實作 　　☆：Google API實作 　　☆：Facebook

API實作 　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： 　　★：CSV檔案格式 　　★：JSON檔案格式 　　★：XML、Pickle 　　★：Excel 　　★：SQLite 　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： 　　☆：URL編碼與中文網址觀念 　　☆：將中文儲存在JSON格式檔案 　　☆：亂碼處理 　　☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 　　☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 　　☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

ptt英文版進入發燒排行的影片

候選人人格特質的動態再現：台灣2018年市長選舉和2020年總統選舉的跨媒介議題設定分析

為了解決ptt英文版的問題，作者林佑璇 這樣論述：

摘要2018年國民黨推出賣菜郎韓國瑜，以一瓶礦泉水和一碗滷肉飯，拼高雄市長選戰，讓政治關注度衝上顛峰，最後韓國瑜拿下89萬票，終結綠營長達20年的執政。但韓國瑜上任不到半年，隨即宣布角逐2020總統大位，被冠上落跑市長的罪名，在網路上開始大量出現負面聲量。號稱百年難得一見的政治奇才，在短短幾個月的時間內翻船，總統大位拱手讓人。到底是什麼戳破了韓國瑜的總統夢？媒體、社群超高的網路聲量，對於候選人的正負面報導和評價，是否影響選民投票決定？本研究根據跨媒介議題設定效果和議題預示效果，考察主流媒體、PTT論壇對於候選人形象描述進行電腦內容分析；觀察各家不同時期的民調，比對主流媒體與PTT論壇上對於候

選人個人特質的評價；來回答兩個重要的研究問題：（１）主流媒體的報導是否影響了PTT的討論；（２）主流媒體對選民的影響是否經PTT的中介。並觀察針對不同性別的候選人、不同層級的選戰當中，主流媒體的報導與社群媒體評論對於候選人人格特質描述的差異和變化，以及主流媒體報導和PTT的討論內容是否影響選民對候選人的支持度。針對新聞報導和PTT討論中的候選人形象，本研究將以長時間連續文本，運用電腦內容分析法，使用人格特質字典，對於韓國瑜、陳其邁和蔡英文三位候選人的人格特質進行計分。再以時間序列方法，比對民調顯示出的投票意願，觀察媒體、社群上對於候選人的描述，三者間的因果關係。

Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來

為了解決ptt英文版的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　這是一本使用Python從零開始指導讀者的網路爬蟲入門書籍，全書以約350個程式實例，完整解說大數據擷取、清洗、儲存與分析相關知識，下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容。 　　# 認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　# 認識約定成俗的協議robots.txt 　　# 從零開始解析HTML網頁 　　# 認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　# 認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　# 說明lxml模組 　　# Selenium模組 　　# XPath方法解說 　　# css定位網頁元素 　　# Cookie觀念

　　# 自動填寫表單 　　# 使用IP代理服務與實作 　　# 偵測IP 　　# 更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　# 認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，本書設計爬蟲程式探索下列相關網站，讀者可以由不同的網站主題，深入測試自己設計網路爬蟲的能力，以適應未來職場的需求。 　　# 金融資訊 　　# 股市數據 　　# 人力銀行 　　# 交友網站 　　# 維基網站 　　# 主流媒體網站 　　# 政府開放數據網站 　　# 社群服務網站 　　# PTT網站 　　# 電影網站 　　# 星座網站 　　# 小說網站 　　# 台灣高鐵 　　# 露天拍賣網站 　　# ht

tpbin網站 　　# python.org網站 　　# github.com網站 　　# ipstack.com網站API實作 　　# Google API實作 　　# Facebook API實作 　　探索網站成功後，本書也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據。 　　# CSV檔案格式 　　# JSON檔案格式 　　# XML、Pickle 　　# Excel 　　# SQLite資料庫 　　本書沿襲作者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python網路爬蟲設計。  

網路輿論熱度風向策略研究-以PTT八卦版為例

為了解決ptt英文版的問題，作者詹麒正 這樣論述：

從古至今，輿論即代表著社會的知覺及團體意識，代表著多數人的意見，掌握了輿論反應， 一個國家政府施政的滿意度與否，或是個別人物的聲望，可以由目前的輿論風向掌握現有的社會風向，從早期的口耳相傳，報章雜誌等，到今天因網路科技和社群媒體的發展，絕大多數的公眾意見，已經轉移到各大社交論壇，如Facebook，Twitter；但在台灣，於1995年便有一學術性的電子布告欄（BBS）逐漸蓬勃起來，那便是PTT，其內有各類主題的看板可供用戶根據看板主題討論相關議題，其中以八卦版（英文版名為Gossiping）為其最熱門之看板，其內的話題最為多元，也時常有鄉民（PTT用戶的別名）發佈政治及國際新聞供公眾討論。

因此，在八卦版上，可以有相當豐富的文章資訊可供輿論的發掘，配合近年來機器學習的蓬勃發展，其中的自然語言處理（Natrural Language Processing）學科，透過既有的文本加以分析，學習、及預測，相信可以一定程度上的預測現行主題的熱度，或者群眾對於對於此主題有著正面還是負面情感，也由於PTT是一個匿名的論壇，相較於Facebook等社群媒體，更能體現群眾真實的想法。本研究應用了中文自然語言處理部分使用的技術，如中文分詞，詞嵌入，配合深度學習框架及適用於語言分析的LSTM模型進行文章意見的分類預測，並使用文章及回覆等其他的特徵值作為輸入資料，配合特徵平衡等方法，對其不同主題的於論話

題熱度進行模型訓練，預測結果有所收斂，可見其預測模型有一定程度上可預測PTT之輿論態勢。