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「框架設計：負責設計與規劃系統架構，以支持企業的數位轉型與創新需求。主要職責包括制定技術標準、協調跨部門合作及確保架構的可擴展性與穩定性。此職位需具備優秀的溝通技巧及問題解決能力，能有效理解客戶需求並將其轉化為技術實現方案。熟悉當地市場趨勢與技術發展是必須，並具備團隊合作精神以應對快速變化的商業環境。」
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    Mike Ku

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    2022/01/21

    不可不知的Scrapy框架爬取下一層網頁資料實作
    本文以INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站( https://www.inside.com.tw/ )首頁的熱門文章為例，來和大家分享如何在Scrapy框架中爬取下一層的網頁內容。
    Q: Scrapy網頁爬蟲爬取下一層網頁內容
    建立Scrapy網頁爬蟲檔案(hot_news.py)，在parse()方法(Method)的地方，透過Scrapy框架的xpath()方法(Method)，來爬取INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站的所有熱門文章下一層網頁網址，如下範例：
    import scrapy
    class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    def parse(self, response):
    post_urls = response.xpath(
    "//a[@class='hero_menu_link']/@href").getall()
    詳細的Scrapy xpath定位元素方法教學可以參考[Scrapy教學5]掌握Scrapy框架重要的XPath定位元素方法文章( https://www.learncodewithmike.com/2021/01/scrapy-xpath-selectors.html )。取得了所有熱門文章的下一層網頁網址後，就可以透過迴圈來進行請求，如下範例：
    import scrapy
    class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    def parse(self, response):
    post_urls = response.xpath(
    "//a[@class='hero_menu_link']/@href").getall()
    for post_url in post_urls:
    yield scrapy.Request(post_url, self.parse_content)
    其中Request方法(Method)的第一個參數，就是「請求網址」，也就是熱門文章的下一層網頁網址，而第二個參數就是請求該網址後，所要執行的方法(Method)，而parse_content()方法(Method)中，就是來爬取熱門文章的下一層網頁內容，以本文為例就是包含「文章標題」及「文章摘要」。
    接著，就可以在parse_content()方法(Method)中，同樣使用Scrapy框架的xpath()方法(Method)，來爬取「文章標題」及「文章摘要」，如下範例：
    import scrapy
    class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    ...
    def parse_content(self, response):
    # 熱門文章標題
    hot_news_title = response.xpath(
    "//h1[@class='post_header_title js-auto_break_title']/text()").get()
    # 熱門文章摘要
    hot_news_intro = response.xpath(
    "//div[@class='post_introduction']/text()").get()
    print(f"熱門文章標題：{hot_news_title}，\n熱門文章摘要：{hot_news_intro}")
    利用以下的指令執行Scrapy網頁爬蟲：
    $ scrapy crawl hot_news
    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/2021/02/scrapy-follow-links-and-collect-data.html
    )網站觀看更多精彩內容。
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    不可不知的Scrapy框架爬取下一層網頁資料實作
    learncodewithmike.com
    [Scrapy教學10]不可不知的Scrapy框架爬取下一層網頁資料實作
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    06/13 12:46

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    Mike Ku

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    2022/01/19

    一定要懂的Scrapy框架結合Gmail寄送爬取資料附件秘訣
    本文將爬取的結果存入CSV檔案後，透過Gmail附件郵寄給使用者。在開始之前，大家可以先參考[Python實戰應用]Python寄送Gmail電子郵件實作教學文章( https://www.learncodewithmike.com/2020/02/python-email.html )的第二節步驟，取得Gmail的應用程式密碼，以便能夠利用它的SMTP(簡易郵件傳輸協定)來發送郵件。
    Q: Scrapy MailSender結合Gmail發送郵件
    在Scrapy網頁爬蟲框架中，想要實作發送電子郵件的功能，可以使用內建的MailSender模組(Module)，透過基本的設定即可達成。開啟Scrapy專案的settings.py設定檔，加入以下的Gmail SMTP設定：
    MAIL_HOST = "smtp.gmail.com"
    MAIL_PORT = 587
    MAIL_FROM = "申請Gmail應用程式密碼所使用的電子郵件帳號"
    MAIL_PASS = "Gmail應用程式密碼"
    MAIL_TLS = True
    並且，將[Scrapy教學7]教你Scrapy框架匯出CSV檔案方法提升資料處理效率文章( https://www.learncodewithmike.com/2021/01/scrapy-export-csv-files.html )中所建立的CsvPipeline資料模型管道設定開啟，如下範例：
    ITEM_PIPELINES = {
    'news_scraper.pipelines.CsvPipeline': 500,
    }
    設定完成後，開啟ITEM PIPELINE資料模型管道(pipelines.py)檔案，引用Scrapy框架的設定檔及MailSender模組(Module)，如下範例：
    from itemadapter import ItemAdapter
    from news_scraper import settings
    from scrapy.mail import MailSender
    接著，在CsvPipeline類別(Class)的close_spider()方法(Method)中，來建立Scrapy MailSender物件，以及指定Gmail的附件，包含「附件顯示的名稱(attach_name)」、「網際網路媒體類型(mime_type)」及「檔案物件(file_object)」，如下範例：
    class CsvPipeline:
    ...
    def close_spider(self, spider):
    self.exporter.finish_exporting()
    self.file.close()
    mail = MailSender(smtphost=settings.MAIL_HOST,
    smtpport=settings.MAIL_PORT,
    smtpuser=settings.MAIL_FROM,
    smtppass=settings.MAIL_PASS,
    smtptls=settings.MAIL_TLS)
    attach_name = "posts.csv"
    mime_type = "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    file_object = open("posts.csv", "rb")
    return mail.send(to=["example@gmail.com"],
    subject="news",
    body="",
    attachs=[(attach_name, mime_type, file_object)])
    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/2021/02/scrapy-sending-gmail.html
    )網站觀看更多精彩內容。
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    一定要懂的Scrapy框架結合Gmail寄送爬取資料附件秘訣
    learncodewithmike.com
    [Scrapy教學9]一定要懂的Scrapy框架結合Gmail寄送爬取資料附件秘訣
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    06/12 16:49

    如何產出好的 Prompt？讓 AI 成為你真正的幫手+ 五種常用 Prompt 範本
    近年來，AI 工具如 ChatGPT、Claude、Gemini 等快速進入我們的工作與生活，不論是寫文案、總結報告、規劃行程，甚至是撰寫程式碼，只要下對指令（prompt），AI 幾乎無所不能。
    但問題來了：為什麼我問的問題，AI 給的回答總是不夠精準？
    這時候，你可能缺的不是一個更聰明的 AI，而是一個更好的 prompt。
    本篇文章將帶你一步步掌握「好 prompt」的四大原則 + 五種實用範本 + 常見錯誤避雷指南，幫助你從「AI 使用者」進階成「AI 操控師」。
    一、什麼是 Prompt？
    Prompt，簡單來說就是你對 AI 下達的「指令」或「提問內容」。
    它的形式可能是：
    一段文字（例如：「請幫我寫一封推薦信」）
    一個問題（例如：「如何向上管理主管？」）
    一組指令（例如：「用表格整理優缺點，並推薦最適合的解法」）
    Prompt 就像你對 AI 下達的任務說明書，越清楚、越有邏輯，AI 才越能對症下藥。
    二、好 Prompt 的 5大原則：CLEAR
    我們建議用以下的「CLEAR」五字訣，來檢查你的 prompt 是否足夠明確：
    C - Context（情境）
    提供背景資訊，讓 AI 理解你的角色、目的與任務脈絡。
    ➤ 例：「我是一位求職中的社會新鮮人……」
    L - Language（語氣與格式）
    指定你想要的語氣風格、格式形式或語言版本。
    ➤ 例：「請用輕鬆幽默的語氣」、「請用英文回答」
    E - End Goal（輸出目標）
    說清楚你想要的最終結果，讓 AI 知道你是要報告、表格、文案還是清單。
    ➤ 例：「我要一篇 500 字的部落格草稿」
    A - Action（動作）
    告訴 AI 你要它「做什麼」——例如撰寫、比較、總結、建議等。
    ➤ 例：「請幫我比較這三個方案的優缺點」
    R - Rules（規則）
    有特定限制或格式規範的話要明講，例如字數、語氣、格式或禁用詞。
    ➤ 例：「限制在 200 字內」、「不要使用專業術語」
    三、五種常用 Prompt 範本
    以下是五個實用的 prompt 模板，無論職場、學習還是生活應用都相當好用：
    1. 會議紀錄整理 Prompt
    「我是一名專案經理，以下是我們產品開發部門的會議紀錄。請幫我整理成正式內部報告，內容分為三段：1. 會議摘要（限 100 字內）、2. 決策事項（條列式）、3. 待辦事項（包含負責人與期限）。語氣請保持正式精簡。」
    2. 專案建議書撰寫 Prompt
    「我是一位行銷專案負責人，目前正在提報一個新品行銷提案，目標是提升產品曝光率。請幫我撰寫一份約 500 字的專案建議書草稿，包含以下四段：1. 專案背景、2. 行銷目標、3. 執行方式、4. 預期效益。語氣請保持專業、有說服力，採用第三人稱，不用提及預算細節。」
    3. 表格資料統整 Prompt
    「以下是三個工具的特性說明，請幫我整理成 5 欄表格（項目名稱、說明、優點、風險、建議採行對象），表格格式適合投影片簡報中使用，內容限於 20 字以內/欄，語氣請精簡明確，避免冗詞。」
    4. Email 撰寫 Prompt
    「請幫我撰寫一封給內部人資主管的 Email，主旨是：申請部門教育訓練預算。語氣正式但親切，內容包含三段：1. 教育訓練目的與效益、2. 執行時程與預估費用、3. 對團隊發展的幫助。結尾請加入敬語與簽名，整封信字數控制在 250 字以內。」
    5. 方案比較分析 Prompt
    「我是一位採購經理，正評估三個軟體工具供應商，目的是選出性價比最佳的方案。請幫我以表格形式，從五個面向（功能完整性、價格、技術支援、使用便利性、風險）比較三者，並以條列方式給出建議首選及選擇理由，語氣請保持客觀分析。」
    四、避免 3 個常見錯誤
    ◆問題太模糊：「幫我寫一下這個」，寫什麼？給誰看？用途是什麼？AI 根本抓不到重點。
    ◆輸出格式沒說清楚：你想要清單、表格、段落還是流程圖？請先講清楚。
    ◆一次問太多：AI 回答會變散亂。先拆解問題，一步步來，效果更好。
    Prompt 是一種新時代的溝通力
    AI 工具不會自動變成你的超能力，會提問、懂得溝通，才是未來的關鍵能力。
    把 prompt 當作你對 AI 的「任務設計」，越清楚，AI 越能「幫你幫到點上」。
    從今天開始，練習寫好 prompt，就是你打開 AI 潛力寶庫的第一步！
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