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開發Python網頁爬蟲前需要知道的五個基本觀念
Q: 什麼是網頁爬蟲?
網頁爬蟲可以把它想像成是一種網頁機器人，能夠依照特定的模式或規則，自動化擷取網頁原始碼，來進行解析取得資料，所以被大量的應用在網頁資料蒐集。
當然網頁爬蟲部一定只能使用Python來進行實作，其它像Java、C#及JavaScript等程式語言也可以，而因為Python語法簡潔及擁有許多成熟的套件與框架，所以筆者選擇Python來開發網頁爬蟲。
Q: 網路是如何運作方式呢?
Python網頁爬蟲事實上就是模擬使用者來瀏覽網頁，這時候就需要瞭解網路的基本架構，分為用戶端(Client)及伺服端(Server)。
其中，用戶端(Client)就是使用者瀏覽網頁的裝置(例：本機電腦)，當使用者點擊網頁時，也就代表請求(Request)的動作，存取該網頁連結的伺服端(Server)，而伺服端(Server)接收連結得知使用者所要看的網頁後，將內容回應(Response)給用戶端(Client)。
這樣的網路運作方式就跟點餐的流程非常相似，當我們進到一間餐廳看著菜單，就像到一個網站瀏覽其中的網頁，接著，到櫃檯向老闆點餐的動作就像是看到喜歡的網頁，請求(Request)伺服端(Server)想看的網頁，最後，等待老闆烹飪完成送到餐桌上，像是伺服端(Server)端處理完成回應(Response)給使用者。
Q: 網頁的基本結構是什麼?
網頁是由許多的標籤(Tag)與元素(Elements)組成，並且具有階層式的結構，所以Python網頁爬蟲就需要透過定位，來取得所需的元素(Elements)。
Q: 常見的Python網頁爬蟲套件及框架
常見的Python網頁爬蟲套件及框架包含BeautifulSoup、Selenium及Scrapy。
BeautifulSoup對於HTML及XML的解析非常友善，並且容易入門使用，適用於靜態類型的網頁及小型的Python網頁爬蟲專案。
Selenium同時擁有網頁自動化測試及爬取功能，能夠搭配 JavaScript來進行爬取，所以非常適用於爬取需要滾動捲軸來動態載入資料的網站，像是電子商務或社群平台等。
Scrapy相較於BeautifulSoup及Selenium爬取速度較快且有效率，擁有非同步的功能，所以適用於爬取大量的資料及大型網頁爬蟲專案。
Q: Python網頁爬蟲有沒有標準的開發流程?
開發Python網頁爬蟲的流程，首先，會需要知道想要蒐集什麼樣的資料來進行分析或應用，接著，就可以尋找相關的網站，來分析要爬取的網頁原始碼結構，並且觀察是否有規則或模式可循，然後，選擇程式語言及適當的套件，依照分析的網頁結構及規則開發網頁爬蟲，最後，將爬取的資料依需求寫入資料庫、CSV檔案或雲端等。
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/2020/10/python-web-scraping.html
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
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解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
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