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在職場上,這項技能指的是找出問題根源並有效解決的能力。不論是程式碼錯誤、系統異常,或是流程瓶頸,都需要透過細心檢查、分析和測試,快速定位問題所在,並提出可行的修正方案。具備這項技能的人,能提升工作效率,減少錯誤發生,確保產品或服務順利運作,對團隊和公司價值極高。
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Mike Ku

Learn Code With Mike品牌創辦人

2021/10/13

三大Python網頁爬蟲實作工具的比較
Q: Python有哪些常見的網頁爬蟲工具呢?
要實作Python網頁爬蟲,最受歡迎的三大工具莫過於BeautifulSoup、Selenium及Scrapy,其中各自的主要特色以及使用時機,接下來就來為大家進行簡單的分享與比較。
BeautifulSoup是一個擷取HTML/XML內容的套件,提供了非常多友善的方法(Method),協助開發人員可以快速搜尋及取得HTML/XML中的元素,也因此被廣泛的應用在Python網頁爬蟲的技術上。
但是它並無法單獨完整實現Python網頁爬蟲的整個流程,像是發送請求與解析下載的HTML原始碼,所以需要requests及html.parser或lxml解析器等相依性模組來協助。
Selenium是一個網頁自動化測試的套件,擁有許多網頁操作的方法(Method),像是自動化輸入資料、點擊按鈕及滾動捲軸等,同時具備網頁元素擷取與操作的功能,讓開發人員能夠輕鬆撰寫網頁的自動化測試腳本。
Scrapy本身就是一個網頁爬蟲框架,提供完整的網頁爬蟲開發功能,像是發送請求、檔案匯出、例外處理機制、偵錯(Debug)等,並且是基於Twisted非同步網路框架所建立的,所以能夠非同步的發送請求(Request),有較佳的執行速度,學習曲線也較高。
另外,由於Scrapy是一個框架,所以有一定的專案架構及執行流程,除了未來很好維護外,也能夠輕鬆的移轉既有的專案到另一個專案。
Q: BeautifulSoup、Selenium及Scrapy各有什特色?
BeautifulSoup學習曲線較低,非常容易上手,並且適用於靜態網頁的爬取。
而Selenium能夠輕鬆與JavaScript的事件合作,可以處理網頁的AJAX請求及自動化操作網頁上的元素。
Scrapy執行速度較快,允許客製化功能來進行擴充,內建多種檔案格式輸出(JSON、XML、CSV),支援XPath及CSS表達式來擷取資料,擁有完善的互動式偵錯工具(Scrapy Shell)。
Q: BeautifulSoup、Selenium及Scrapy的使用時機?
對於初學者想要學習入門Python網頁爬蟲,或是僅針對特定少數網頁進行爬取的小型專案,就可以選擇BeautifulSoup套件。
當所要爬取的網頁有使用JavaScript / AJAX等動態載入資料的技術,或是具有登入驗證、搜尋機制的網頁,就能夠利用Selenium套件的網頁操作方法(Method),來開發Python網頁爬蟲。
Scrapy則適用於大型的Python網頁爬蟲專案,有一定的效率要求及需要處理複雜的爬取邏輯。
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/2020/11/beautifulsoup-vs-selenium-vs-scrapy-for-python-web-scraping.html )網站觀看更多精彩內容。
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3小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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