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Microsoft Visual Studio（簡稱VS）是美國微軟公司的開發工具套件系列產品。VS是一個基本完整的開發工具集，它包括了軟體整個生命周期中所需要的大部分工具，如UML工具、代碼管控工具、整合式開發環境等等。 Visual Studio 97為第一代Visual Studio，於1997年推出。它包含當時大部份由微軟推出的程式設計工具，包括Visual Basic 5.0、Visual C++ 5.0（主要用作視窗程式設計）、Visual J++ 1.1（用作Java及視窗程式設計）及Visual FoxPro（用作xBase設計）。它亦加入當時全新的Visual InterDev，使用ASP動態製作網站。 接下來的版本6.0在1998年6月發行，最後一個執行在Win9x機器上的版本。當微軟集中.NET框架開發時，Visual Studio 6.0是微軟開發系統這4年中的基礎。 Visual Studio .NET (2002) 支援.Net FrameWork 1.0。這是第一個必須執行於基於Windows NT的Windows平台上的Visual Studio版本，其安裝程式強化了這種需求。微軟引入了一種被稱為C#的新的程式語言，標的是.NET。它還引入了Visual J#作為Visual J++的繼任者。Visual J#程式使用Java的語法，但是與Visual J++程式不同，Visual J#只能以.NET Framework為標的，而不是像其他Java工具那樣以Java虛擬機器為標的。 Visual Basic被徹底地改變以適應新的框架，其新版被稱為Visual Basic .NET。微軟還為C++添加了C++託管擴充套件，這樣C++程式設計師就可以創建.NET程式了。 Visual Studio .NET可以被用來開發Windows應用程式（使用Windows Forms，.NET框架的一部分）、Web應用程式（使用ASP.NET和Web服務）以及移動裝置（使用.NET Compact Framework）。 Visual Studio .NET把除了Visual FoxPro以外的所有語言整合進了一個開發環境。與以前的Visual Studio相比，它的介面更簡潔，整合性更好。
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    [教學]如何利用Visual Studio製作一個簡易的點餐系統
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    Mike Ku

    Learn Code With Mike品牌創辦人

    2021/12/29

    學會使用3個Scrapy網頁爬蟲偵錯技巧提升開發效率
    Q:Scrapy Shell(互動介面)是什麼?
    Scrapy Shell是一個互動式的終端(Terminal)介面，讓開發人員可以不需要等到整個Scrapy專案完成就能夠進行測試，主要是用來測試Scrapy框架使用css()或xpath()方法(Method)爬取資料的結果。
    舉例來說，用Visual Studio Code開啟Scrapy專案，在終端介面(Terminal)的地方，利用以下的指令開啟Scrapy Shell：
    如果想要確認回應的結果，可以使用以下的Scrapy Shell指令：
    >>>view(response)
    True
    除此之外，假設要爬取其中的新聞標題，就可以在Scrapy Shell的互動式介面中，透過指令的方式，使用css()或xpath()方法(Method)來測試是否能夠爬取成功，如下範例：
    >>> response.css("h3.post_title a.js-auto_break_title::text").get()
    'Appier 將於東京交易所掛牌，市值估突破 10 億美元'
    Q:Scrapy Logging(日誌)如何使用?
    Scrapy網頁爬蟲另一個最常用來偵錯的方法就是Logging(日誌)，依據重要的程度分為五種日誌類型，由高到低為：critical、error、warning、info、debug，由於Scrapy框架的網頁爬蟲類別(spiders)本身就已經有logger物件，所以無需引用就可以在網頁爬蟲中使用，如下範例：
    class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    def parse(self, response):
    # 熱門文章標題
    hot_news_title = response.xpath(
    "//h1[@class='title']/text()").get()
    if hot_news_title:
    return hot_news_title
    else:
    self.logger.error("沒有爬取到熱門文章標題")
    接下來，開啟Scrapy專案的settings.py檔案，加入以下設定，如下範例：
    LOG_FILE = "inside_log.txt"
    LOG_LEVEL = "ERROR" #特別注意這邊一定要大寫
    其中「LOG_LEVEL(日誌層級)」可以自訂在哪一個日誌類型以上需要被記錄到日誌檔中，預設為DEBUG。
    而Scrapy網頁爬蟲(spiders)模組以外，如果想要使用Logging(日誌)，就需要引用logging模組(Module)，以ITEM PIPELINE資料模型管道(pipelines.py)為例，如下範例：
    from itemadapter import ItemAdapter
    from scrapy.exporters import CsvItemExporter
    import logging
    class CsvPipeline:
    def __init__(self):
    self.file = open('posts.csv', 'wb')
    self.exporter = CsvItemExporter(self.file, encoding='big5')
    self.exporter.start_exporting()
    def process_item(self, item, spider):
    if item:
    self.exporter.export_item(item)
    return item
    else:
    logging.error("無資料匯出!")
    ...
    如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2021/03/scrapy-spiders-debug.html
    )網站觀看更多精彩內容。
    學會使用3個Scrapy網頁爬蟲偵錯技巧提升開發效率
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    [Scrapy教學11]學會使用3個Scrapy網頁爬蟲偵錯技巧提升開發效率
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    08/25 00:00

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    46分鐘前

    【英文單字學習】Spotify 大量裁員，運營面臨重大挑戰
    Controversial - 有爭議的。用來描述引起爭議或意見分歧的人或事物。
    Bungle - 弄糟，做得不好。表示做事不成功或不得人心。
    Layoff - 解雇，裁員。指企業解除聘用員工的行為。
    Responsibility - 責任。表示對某事或某人負責的情況。
    Challenge - 挑戰。指困難或考驗，需要克服或應對的困難情況。
    【原文摘要】
    Spotify CEO Daniel Ek, a controversial figure, doesn't seem particularly good at laying off staff. In January last year, he bungled a memo explaining the reasons for laying off 6 percent of his company. Then in December, he was criticized for giving an example in how not to take responsibility as a leader after announcing another round of layoffs--this time for 1,500 staff members. Now it seems that Ek and his team got things much more wrong by laying off so many people all at once. December's layoffs caused a "significant challenge" to running the company, Ek had to admit on a call with Wall Street analysts this week.
    【中文翻譯】
    Spotify CEO Daniel Ek 是個具有爭議性的人物，似乎不太擅長解雇員工。去年一月，他在一份解釋裁員原因的備忘錄中表現不佳，解雇了公司 6% 的員工。然後在去年十二月，他在宣布再次裁員後被批評，因為他給出了一個不負責任的領導者示例，這次裁員的人數達到了 1,500 人。現在看來，Ek 和他的團隊一次性解雇了這麼多人是錯的。這個月，Ek 在與華爾街分析師的電話會議上不得不承認，去年十二月的裁員對公司的經營造成了“重大挑戰”。
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