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104學習精靈
Learn with Shin
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2022/05/31
找出最佳解 - Linear Programming
不論是生活中或是工作中，我們一直都在做各種決定。
今天要搭配什麼樣的衣服？中午要吃什麼？週末要去哪裡玩？要用多少時間花多少錢做哪些事情？會思考甚至煩惱，就是我們想要盡可能的追求最佳解，讓效益最大化。
當然，人生不（一定）會有最佳解，所以才有趣也值得去探索
但是在某種程度上，如果可以量化這些變數，理論上就有可能找到最佳的解答。
一些例子像是：
行銷部門如何在有限預算下決定廣告商來達到最好的效果；
控管供應鏈，決定我這一季要進多少貨，要雇用多少作業員，達到合理最大的產能；
老闆決定要關哪幾家工廠來最佳降低總成本（包含固定營運成本跟運輸成本）
理財顧問幫助客人如何在可接受的風險下選擇投資組合報酬最佳化；
如何在有限的資源下找出最佳化分配（resource allocation optimization），做出最好的決定，是大大小小企業一直不斷追求的目標。
有鑑於此，今天我們要來稍微看一下一個叫做Linear Programming的工具，以及如何搭配Python來使用它。
Linear Programming
Linear Programming，英文可能聽起來像什麼程式，其實不是😅。中文叫做線性規劃。簡單來說是一套數學工具，用來幫助我們在已知限制條件（constraints）下找到目標（objective）的最佳解。前提是問題的本質必須是線形系統（Linear system）以及不等式（Inequality）所組成的（我們就不多討論複雜的數學模型，有興趣的可以在網路上參考）。
基本上簡單的例子像是：
求x + 2y 的最大值，條件是
y <= 50
x + y <= 120
聰明的你可能很快就算出來了，最佳解就是：
x + 2y = 170
x = 70
y = 50
反過來把上面的式子（或稱之為model）用生活的例子帶入的話，可能就像是：
我想要買兩個玩具跟一本書，最多我可以花多少錢？條件是
玩具一個不能超過50元。
一個玩具加一本書不能超過120元
當然，現實中的情況往往是更加的複雜，設計一套模型通常沒那麼容易，加上如果模型的複雜度高（譬如說有很多變數），不但得高度仰賴專業（domain）的判斷，計算上也會變得吃重。
那麼接下來，我們稍稍來看一下如何用Python來幫我們model這些條件及目標，進而計算出最佳解吧～。
例子 1
首先，我們會用到一個第三方library -- pulp......
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2022/05/31
Graph Database - 圖形資料庫
世上充斥著各種人事物以及其中錯綜複雜的關係。以公司為例子來看好了，有內部組織的上下（左右）關係，部門與部門間的合作關係，業務間的交流關係，甚至是與外部其他公司之間的競合關係。這些「關係」本身都是相當重要的資料，如果今天我想要快速的取得我想要的資料並了解他們之間的關係，該怎麼樣呈現一個這樣的概念呢？
今天想跟大家一起看一個有趣的資料庫類型，叫做Graph Database（圖形資料庫）。
首先，資料庫有分幾種。譬如說一般我們較常見的大概會是Relational Database（一般俗稱SQL資料庫），資料儲存的方式是有Columns跟Rows（就像表格）。相對的另外還有所謂的NoSQL (Not Only SQL）的資料庫，資料可以以Key/Value pair（就像Python的dictionary）形成一個document（譬如說關於單一User的各種資料是一個document）的方式儲存。
今天要來看的Graph Database也是屬於NoSQL的資料庫，但是儲存資料的方式跟上述的很不同。
舉個例來說，我們有看過連續劇中經常會出現的人物關係圖吧？....
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2022/05/31
Spark - 窺探Big Data
最近這幾年Big Data（大數據）這個詞相當的流行，媒體新聞也會常常用到這個字眼。
當然，我們可以輕易的從網路上取得Big Data的定義，不過還是簡單的講一下，Big Data的Big（大）通常指的是資料的數量、速度以及類型（volume, velocity, variety），根據情況還有其他的特性。基本上當這些要素符合的時候，一般的單一電腦系統往往無法負荷。
因此，我們會利用所謂的分散式運算（distributed computing），簡單來說將資料拆成很多塊，並分給很多電腦來同時處理：一種團結力量大的概念。這些連在一起的大大小小的電腦形成一個所謂的Cluster。
實際上，一般來說自己會碰到Big Data的機會可能不多，大概也不會需要用到Cluster。但是這裡仍然希望給大家作一個參考，如果將來在工作上有遇到這個需求，或許可以提供一個方向。
今天要跟大家一起看的是在這種大數據概念下產生的一個工具（或是架構），叫做Spark（全名Apache Spark），或是更精準一點（因為我們用的是Python）-- 我們要來介紹PySpark（Python + Spark）....
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2022/05/30
利用Python寄Email
今天要來跟大家介紹如何用Python來寄Email。
大家可能認為寄Email是一件很Personal的事情，為什麼有需要用Python來做呢？
想像我是一個大債主，有很多人向我借錢。我有一個報表，裡面記錄著欠我錢的人的名字，Email，以及欠款金額。涉及隱私問題我們不能將報表寄給所有人，因此必須各別寄Email給該欠債者的人提醒他們。
一般的作法大概就是手動拷貝報表裡面的內容，再一個一個寄Email給大家吧？
但是如果人數很多，而且三天兩頭就得做這件事的話，真的是一件很麻煩的作業。
類似上述的例子大家在工作或生活中可能也遇到過吧？
這時Python就可以派上用場了！
透過Python連結到Email伺服器，並自動化上述的流程，我們可以省下不少時間來追劇（誤
SMTP Server
首先第一步，往往也是令人感到困惑的部分，就是如何登錄到Email提供者的Server（譬如說Google的Gmail）。
我們會用到Python的內建模組 - smtplib來做這件事。
如同HTTP是專門用來傳輸網頁，SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）是專門用來寄Email的規範（譬如說訊息的格式，加密，Server間的傳送等等）。而Python的smtplib所提供的功能就是來幫我們搞定這些事情。
每個Email服務提供者有他們自己的SMTP Server的網域名（Domain name）。譬如說：
Gmail - smtp.gmail.com
Yahoo - smtp.mail.yahoo.com
Hotmail - smtp-mail.outlook.com
一般來說，公司內部都會有自己的SMTP Server Domain Name，長得可能像 "smtp.mycompany.com"。要用公司系統寄信的話就必須要取得這部分的資訊（建議跟資安人員確認）。
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2022/05/30
Decorator - 點綴我們的function
想像一下在萬聖節的時候，我們在門上，桌上，牆上，傢俱等各種物品上放上南瓜妖怪的裝飾品。
藉由這些裝飾品，原本平凡的門跟傢俱，在不需要改造它們本質的情況下，輕輕鬆鬆就增添了萬聖節的氣氛。甚至，我可以想裝飾哪裡就哪裡，就算是廁所🚽也沒問題。
如果，今天沒有這些萬聖節裝飾品，當我想要營造這個氣氛時，我搞不好得叫木工在牆上做個造型，或是把門的樣式都改掉，不用說廁所的難度又更高了。
聽起來很不符合經濟效益，是吧？所以裝飾品是很好用的
在Python中，有一個類似的概念，叫做Decorator。
它能讓我們去對指定的function增添一些東西，甚至是改變它的行為，而不需要去動到function本身。
聽起來好像有點神奇嗎？那麼，我們來看一個簡單的例子吧。
假設我有下面三個簡單的function：
這三個function分別return不同的字串：hello、hi、yo
今天，如果說我想要每個function的return值都加上一個南瓜的表情符號....
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2022/05/30
時間序列資料 - Time Series
今天要跟大家簡單看一下如何利用Python處理跟時間有關的資料。
Time Series（時間序列）是一種資料的類型。簡單來說資料由一定的時間間隔方式呈現，譬如說每月的銷售金額、每天的股票價格、或是每個禮拜的網路造訪者流量，都屬於Time Series的資料。
遇到Time Series資料，當然必須要知道如何跟日期時間打交道....
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2022/05/29
如何利用Python處理PDF
今天要跟大家一起看一下工作或生活中都常常會接觸到的 -- PDF檔案。
PDF（全名Portable Document Format）的檔案中除了文字以外，可以有圖片，表格，甚至是動畫 -- 相當的賞心悅目。除了方便在網路上傳送，經常看到譬如說個人履歷表、銀行交易紀錄、公司財務報表、海報、廣告文案等等頃向會印出來的文件也都會使用PDF。
只是，美麗的東西往往都是帶刺的🌹。這些豐富的要素，使得處理PDF的資料具有相當程度的挑戰性。
大家有沒有曾經為了擷取PDF中的內容而氣到內傷的經驗？如果單純手動Copy & Paste裡面的內容，往往需要做不少後製的格式調整。
PDF某種程度是設計讓你無法輕易去更改，它就像一張畫布的概念。
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