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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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    X編

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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
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    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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    學習精靈

    08/25 00:00

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    Microsoft Visual Studio 2017 使用 Visual C++ 語言於CLR專案中製作 Windows Form ( GUI ) 圖形介面視窗程式
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    11/23 19:44

    為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
    數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
    【數據孤島的特點】
    - 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
    - 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
    - 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
    【數據孤島的成因】
    1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
    2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
    3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
    【數據孤島的影響】
    ✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
    ✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
    ✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
    解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
    【解決數據孤島的技術手段】
    1. 數據集成平台
    數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
    2. 數據倉庫和數據湖
    數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
    3. 統一的數據治理框架
    建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
    4. 雲ERP系統
    雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
    5. API和微服務架構
    功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
    6. 數據虛擬化技術
    功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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