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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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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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用Notion公式自動化知識管理:自動計算複習進度、即時追蹤學習狀況
Notion知識管理成為提升學習與工作效率的關鍵工具。手動追蹤複習進度不僅耗時,還容易遺漏重要信息。這篇文章將介紹如何使用 Notion 的公式功能,內容涵蓋建立資料庫、設定日期欄位、運用公式計算日期差距,並美化結果展示,幫助你更直觀地查看複習狀態。無需複雜程式知識,幾個簡單步驟,輕鬆提升學習管理效率。
口訣:「自動追蹤,進度掌控,公式計算進度不落空!」
☑️ 使用公式追蹤複習進度
建立資料庫
在 Notion 中,新增一個包含兩個欄位的資料庫:
🔥最後編輯時間(日期類型)
🔥複習進度(公式類型)
設定最後編輯時間
手動或自動更新「最後編輯時間」欄位,記錄每次複習的時間。
新增複習進度公式
在「複習進度」欄位,使用以下公式計算天數差:
dateBetween(now(), prop("最後編輯時間"), "days")
美化結果展示
為了讓結果更直觀,使用進階公式美化顯示效果:
if(dateBetween(now(), prop("最後編輯時間"), "days") > 0, "距上次複習 " + format(dateBetween(now(), prop("最後編輯時間"), "days")) + " 天", "今天已複習!")
此公式根據複習天數顯示不同訊息,當天已複習會提示「今天已複習!」,否則顯示距上次複習的天數。
☑️ 結語
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