網頁設計課程ptt的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術

為了解決網頁設計課程ptt的問題，作者陳會安 這樣論述：

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序   　　☛  資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。   　　☛  網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園

後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。   　　☛  本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。   　　適用讀者 　　✎  已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎  適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛  fChart

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社群平台間的游動：從符擔性角度看記者分化使用之戰術

為了解決網頁設計課程ptt的問題，作者李岱瑾 這樣論述：

社群平台走向多元化，記者受個人不同因素影響，發展出相異的分化使用平台策略。本研究為瞭解記者在社群平台間的行動脈絡，從中發掘如何在平台戰略體制下執行戰術，創造反體制的生存空間，對其人際關係的影響。因此，以符擔性理論（Affordance Theory）為基礎，透過深度訪談十二名不同世代的記者，探究記者如何感知社群平台符擔性以操作戰術，在互動中又創造哪些平台新意義。研究發現，記者操作戰術時有一個既定的邏輯，以臉書作為使用社群平台之開端，當記者感知臉書內涵的轉變後，試著先調整自身行為的合適性，改變發文內容、降低貼文頻率、增設隱私設定，直到無法滿足個人使用慾望，以跨平台至Instagram和創建臉書

新帳號為最多記者採用的戰術。記者在多重情境之下，並不會完全消失在臉書中，而是以臉書為本，其他社群平台為輔。這顯示，記者不願破壞臉書經營已久的人際關係，運用臉書原始科技的設計翻轉為有用資源，知覺臉書龐大的使用者和資訊量之優勢，從單純交友軸線轉變成輔助新聞工作的工具，以經營弱關係和獲取資訊管道為主，Instagram則成為私人的生活實記；記者游移在社群平台之間的差異行為，彰顯出記者的戰術因應科技變遷不斷地適應，也深受日常生活和工作經驗影響。

使用Python搜刮網路資料的12堂實習課

為了解決網頁設計課程ptt的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：

　　網路爬蟲是AI範疇中， 　　取得資料與儲存的一項重要技能， 　　而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 　　全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 　　在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： 　　Thonny　　　　Jupyter Notebook　　　requests 　　json　　　　　csv　　　　　　　　　　re 　　xlrd　　　　　BeautifulSoup

　　　　　Selenium 　　sqlite3　　　　mysql　　　　　　　　pymongo 　　pyinstaller　　Scrapy　　　　　　　　pyautogui 　　並學習如何擷取以下的幾種網站： 　　☑大學網站的焦點新聞頁面    ☑政府公開資訊網站 　　☑即時新聞網站標題、內容、圖片    ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 　　☑銀行網站之匯率資料擷取    ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 　　☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取    ☑網路書店暢銷書排行榜 　　☑股市網站財經新聞    ☑線上購物網站產品資訊 　　☑名言佳句範例網站    ☑台灣證券交易所股票

資訊 　　☑Dcard梗圖下載    ☑台灣運彩官網資訊 　　☑Mobile01討論區貼文     本書特色 　　✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 　　✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX 　　✪使用requests模組取得網路上的資料 　　✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 　　✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 　　✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 　　✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 　　✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 　　✪利用

排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 　　✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料

植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例

為了解決網頁設計課程ptt的問題，作者呂承恩 這樣論述：

隨著網際網路發展普及，使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密，文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介，人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法，這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上，人們可持個人意見來相互探討股市議題，因每個人的立場不同，而產生了帶著鮮明個人情緒之討論，因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎，並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解，藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞，計算出評論情緒值，是以，字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件，本研究透過自然語言處理問題，進行文字間的極性關係

處理文字間的極性關係分析，並辨識出正面或負面等情緒。此外，為了更進一步地提升系統評價的能力，藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值，並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數，並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力，其中，主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關，主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。