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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!")
    ...
    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/2021/03/scrapy-spiders-debug.html
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    學會使用3個Scrapy網頁爬蟲偵錯技巧提升開發效率
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    11/23 19:44

    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。
    ✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
    ✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
    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。
    2. 數據倉庫和數據湖
    數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
    3. 統一的數據治理框架
    建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
    4. 雲ERP系統
    雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
    5. API和微服務架構
    功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
    6. 數據虛擬化技術
    功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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