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.XPath：此角色主要負責設計與實施XPath查詢，以支持數據萃取及信息檢索，旨在提升商業數據的分析能力與決策效率。需具備扎實的XML及XSLT知識，熟悉數據庫操作及網頁爬蟲技術，並能夠跨部門合作，確保符合業務需求。具備良好的溝通技巧，以促進與IT及產品團隊之間的協調，因應台灣職場普遍重視團隊合作與效率的文化背景，強調靈活應變及問題解決能力，以應對快速變化的商業環境。
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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
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    [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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    2022/01/15

    掌握Scrapy框架重要的CSS定位元素方法(上)
    想要開發Python網頁爬蟲的朋友，都會知道定位元素(Element)是一個非常重要的動作，Scrapy框架本身就有提供自己的定位元素(Element)方法(Method)，包含CSS與XPath兩種，本文就以INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站－AI新聞( https://www.inside.com.tw/tag/ai )為例，先來和大家分享在Scrapy框架中，如何利用CSS的定位元素(Element)方法(Method)，爬取想要的網頁內容。
    Q: Scrapy如何利用CSS方法取得單一元素值?
    CSS(Cascading Style Sheets)階層樣式表相信大家都不陌生，可以自訂樣式的類別來裝飾網頁，像是字體顏色、粗體等，所以在利用Scrapy框架開發網頁爬蟲時，也就能夠利用CSS樣式類別，來定位想要爬取的網頁元素(Element)。
    前往INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站－AI新聞，在文章標題的地方，點擊滑鼠右鍵，選擇檢查，可以看到它的CSS樣式類別。假設想要在Scrapy框架中，利用CSS樣式類別來取得網頁的單一元素值，也就是單一文章的標題，就可以在spiders/inside.py的parse()方法(Method)中，使用css()方法(Method)來定位單一元素(Element)，如下範例：
    import scrapy
    class InsideSpider(scrapy.Spider):
    name = 'inside'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    def parse(self, response):
    title = response.css("a.js-auto_break_title::text").get()
    print(title)
    接著，利用以下的指令執行inside網頁爬蟲：
    $ scrapy crawl inside
    以上範例，response就是Scrapy框架請求後的回應結果，接著，呼叫css()方法，傳入所要定位的HTML標籤<a>，點的後面加上它的CSS樣式類別，由於要取得元素(Element)的文字，所以在加上「::text」關鍵字，最後，呼get()方法(Method)取得單一元素(Element)。
    Q: Scrapy如何利用CSS方法取得多個元素值?
    而在Scrapy框架中，想要爬取網頁多個元素值，則呼叫getall()方法(Method)即可，如下範例：
    import scrapy
    class InsideSpider(scrapy.Spider):
    name = 'inside'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    def parse(self, response):
    titles = response.css("a.js-auto_break_title::text").getall()
    print(titles)
    可以看到getall()方法(Method)回傳的是一個串列(List)，包含了所有樣式類別為「js-auto_break_title」的<a>標籤文字，接下來，利用迴圈即可取得其中的文章標題，如下範例：
    import scrapy
    class InsideSpider(scrapy.Spider):
    name = 'inside'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    def parse(self, response):
    titles = response.css("a.js-auto_break_title::text").getall()
    for title in titles:
    print(title)
    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/2021/01/scrapy-css-selectors.html
    )網站觀看更多精彩內容。
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    掌握Scrapy框架重要的CSS定位元素方法(上)
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    [Scrapy教學4]掌握Scrapy框架重要的CSS定位元素方法
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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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