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```JSON { "角色描述": { "主要責任": "負責設計並開發高效的數據互動介面，確保系統間數據交流的穩定性和準確性，推動數據驅動的業務決策，並進行性能優化以創造最佳使用者體驗。", "目標": "提升數據解析效率與系統整合能力，支持公司在市場競爭中的數據優勢。", "技能要求": "精通JSON數據格式，熟悉API設計與開發，具有良好的跨部門協作能力與溝通技巧，能夠解釋技術細節給非技術人員，具備問題解決能力以及良好的時間管理技巧。", "職場挑戰": "在台灣多元文化的職場環境中，需要對不同部門及技術團隊之間的需求進行有效調整，適應快速變化的科技趨勢並保持敏捷開發的思維。" } } ```
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    2021/12/29

    快速入門Scrapy框架的5個執行模組及架構
    一般想要自動化蒐集網頁上的資料時，普遍都會使用像BeautifulSoup或Selenium套件開發Python網頁爬蟲來取得，但是，如果所要爬取的資料量較大，擁有複雜的邏輯處理及效率的要求，這時候就會建議使用Scrapy框架，來幫助開發人員建立一個維護性較好的Python網頁爬蟲。
    而要使用Scrapy框架來開發大型的Python網頁爬蟲專案前，本文就先來帶大家瞭解一下Scrapy框架。
    Q:Scrapy框架是什麼?
    Srapy是一個網頁爬蟲「框架」，擁有完整的Python網頁爬蟲開發功能，也提供開發人員能夠進行客製化，並且，有一定的專案架構及執行流程，所以在未來的維護上較為容易。
    另外，Scrapy框架是基於Twisted非同步網路框架所建立的，執行效率也非常的好，適用於大型的Python網頁爬蟲專案。而Scrapy框架與常應用於網頁爬蟲的BeautifulSoup及Selenium套件比較，可以參考BeautifulSoup vs Selenium vs Scrapy三大Python網頁爬蟲實作工具的比較( https://www.learncodewithmike.com/2020/11/beautifulsoup-vs-selenium-vs-scrapy-for-python-web-scraping.html )文章。
    Q:Scrapy框架模組包含哪些?
    Scrapy框架是由以下5個主要模組結合而成，各自有負責的職責，來達成有效率的非同步Python網頁爬蟲，其中每個模組的功能說明如下：
    1.SPIDERS(爬蟲程式)：撰寫Python網頁爬蟲程式碼的地方，向ENGINE(引擎)發送網頁請求，以及將ENGINE(引擎)所接收的回應結果進行解析與爬取。
    2.ENGINE(引擎)：Scrapy框架的核心模組，就像汽車的引擎一樣，負責控制各個模組、傳遞請求及資料。
    3.SCHEDULER(調度器)：將ENGINE(引擎)所接收的SPIDERS(爬蟲程式)請求進行列隊，也就是排隊的意思，來調度請求的順序。
    4.DOWNLOADER(下載器)：負責下載ENGINE(引擎)接收到SCHEDULER(調度器)調度請求的網頁HTML原始碼，提供回應結果給ENGINE(引擎)。
    5.ITEM PIPELINE(資料模型管道)：將SPIDERS(爬蟲程式)所取得的資料進行後續處理，像是資料清理、存入資料庫(例：MySQL)或存入檔案文件(例：CSV、JSON)等。
    Q:Scrapy框架執行流程是如何運作的?
    對Scrapy框架的5個主要模組有一個基本的認識後，各個模組間的關係及執行流程又是什麼呢?
    1.ENGINE(引擎)接收SPIDERS(爬蟲程式)所發送的一至多個請求。
    2.ENGINE(引擎)將請求傳遞給SCHEDULER(調度器)進行列隊。
    3.ENGINE(引擎)向SCHEDULER(調度器)提取下一個所要發送的請求。
    4.ENGINE(引擎)將請求傳遞給DOWNLOADER(下載器)。
    5.DOWNLOADER(下載器)將ENGINE(引擎)傳遞的請求網頁HTML原始碼下載下來，並且回應結果給ENGINE(引擎)。
    6.ENGINE(引擎)將回應的結果傳遞給SPIDERS(爬蟲程式)。
    7.SPIDERS(爬蟲程式)進行結果的解析及資料的爬取，組成ITEMS，傳遞給ENGINE(引擎)或發送新的請求。
    8.ENGINE(引擎)判斷SPIDERS(爬蟲程式)所傳遞過來的如果是ITEMS(資料)，就會傳遞給ITEM PIPELINES(資料模型管道)，進行後續的資料清理及儲存等。反之，如果傳遞過來的是新的請求，也就是相當於第一個步驟，接著，傳遞給SCHEDULER(調度器)，以此類推，重覆這樣的流程，直到SCHEDULER(調度器)沒有請求為止。
    本文簡單介紹了Scrapy是一個功能完整與快速的Python網頁爬蟲框架，包含5個主要模組，各司其職，藉由ENGINE(引擎)來進行整合，並且依照一定的執行流程，來達成非同步的網頁資料爬取，適用於大型且複雜的Python網頁爬蟲專案，希望接下來的系列教學內容能夠幫助大家對Scrapy框架有一個基本的認識。
    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/2020/12/python-scrapy-architecture.html )網站觀看更多精彩內容。
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    快速入門Scrapy框架的5個執行模組及架構
    learncodewithmike.com
    [Scrapy教學1]快速入門Scrapy框架的5個執行模組及架構
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    【2025 最新】Amazon搶進企業AI代理市場！全新Quick Suite工具挑戰Google與微軟
    2025 年 9 月，Amazon 正式宣布進軍企業 AI 代理市場，推出內測中的 Quick Suite。這套工具以 AI 代理為核心，能自動協助企業處理研究、數據分析、文件生成與決策建議，顯示 Amazon 不再滿足於雲端基礎建設角色，而是要與 Google Gemini、Microsoft Copilot 等直接競爭。隨著「Amazon AI 代理」與「企業 AI 工具」成為熱搜關鍵字，這場 AI 生產力工具的戰爭也進入白熱化。
    🚀 Amazon Quick Suite 的核心功能
    自動化研究與分析：快速整理大量資訊並輸出簡明摘要，降低員工花費在基礎調查上的時間。
    文件生成與內容提案：AI 可自動撰寫簡報、合約草稿與市場研究報告。
    決策輔助：結合雲端大數據與 AI 模型，提供企業策略建議。
    深度整合 AWS：直接與 Amazon Web Services 資料與安全架構相連，確保企業級可靠性。
    📊 比較表｜Amazon Quick Suite vs 傳統企業工具
    | 項目 | Amazon Quick Suite (AI 代理) | 傳統企業工具（如 Office、CRM） |
    | 研究與分析| AI 自動整理資訊，輸出重點摘要 | 人工整理與分析，耗時耗力 |
    | 文件生成 | 自動產出簡報、報告與提案 | 需人工撰寫與編輯 |
    |決策支援 | AI 提供數據驅動的決策建議 | 多依靠人員經驗與靜態數據 |
    | 系統整合 | 與 AWS 深度整合，確保安全與穩定性 | 需額外串接不同平台，整合度較低
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    🎯 小結：Amazon 正式加入企業 AI 工具大戰
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