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「系統日誌分析：負責收集、分析及管理系統日誌資料，以確保資訊安全及系統效能的最佳化。目標是透過數據分析辨識潛在的安全威脅與系統異常，並協助相關部門進行問題根源調查。需要具備資料分析能力、熟悉各類日誌格式及協定，具備良好的溝通技巧與跨部門協作能力。此外，此職位需了解台灣特有的網絡安全法規，以及可能影響企業運作的地區性技術趨勢，以保持系統的穩定性與法規符合性。」
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    2021/12/29

    學會使用3個Scrapy網頁爬蟲偵錯技巧提升開發效率
    Q:Scrapy Shell(互動介面)是什麼?
    Scrapy Shell是一個互動式的終端(Terminal)介面，讓開發人員可以不需要等到整個Scrapy專案完成就能夠進行測試，主要是用來測試Scrapy框架使用css()或xpath()方法(Method)爬取資料的結果。
    舉例來說，用Visual Studio Code開啟Scrapy專案，在終端介面(Terminal)的地方，利用以下的指令開啟Scrapy Shell：
    如果想要確認回應的結果，可以使用以下的Scrapy Shell指令：
    >>>view(response)
    True
    除此之外，假設要爬取其中的新聞標題，就可以在Scrapy Shell的互動式介面中，透過指令的方式，使用css()或xpath()方法(Method)來測試是否能夠爬取成功，如下範例：
    >>> response.css("h3.post_title a.js-auto_break_title::text").get()
    'Appier 將於東京交易所掛牌，市值估突破 10 億美元'
    Q:Scrapy Logging(日誌)如何使用?
    Scrapy網頁爬蟲另一個最常用來偵錯的方法就是Logging(日誌)，依據重要的程度分為五種日誌類型，由高到低為：critical、error、warning、info、debug，由於Scrapy框架的網頁爬蟲類別(spiders)本身就已經有logger物件，所以無需引用就可以在網頁爬蟲中使用，如下範例：
    class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    def parse(self, response):
    # 熱門文章標題
    hot_news_title = response.xpath(
    "//h1[@class='title']/text()").get()
    if hot_news_title:
    return hot_news_title
    else:
    self.logger.error("沒有爬取到熱門文章標題")
    接下來，開啟Scrapy專案的settings.py檔案，加入以下設定，如下範例：
    LOG_FILE = "inside_log.txt"
    LOG_LEVEL = "ERROR" #特別注意這邊一定要大寫
    其中「LOG_LEVEL(日誌層級)」可以自訂在哪一個日誌類型以上需要被記錄到日誌檔中，預設為DEBUG。
    而Scrapy網頁爬蟲(spiders)模組以外，如果想要使用Logging(日誌)，就需要引用logging模組(Module)，以ITEM PIPELINE資料模型管道(pipelines.py)為例，如下範例：
    from itemadapter import ItemAdapter
    from scrapy.exporters import CsvItemExporter
    import logging
    class CsvPipeline:
    def __init__(self):
    self.file = open('posts.csv', 'wb')
    self.exporter = CsvItemExporter(self.file, encoding='big5')
    self.exporter.start_exporting()
    def process_item(self, item, spider):
    if item:
    self.exporter.export_item(item)
    return item
    else:
    logging.error("無資料匯出!")
    ...
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