[自製教學] 三分鐘！教會您一個簡單的網路爬蟲程式

紀老師親授課程、「從零起步學 Python」 募資頁面：
https://pse.is/BSPZA

大家好！今天要分享給各位的是，如何用 Python 來製作一支簡單的網路爬蟲，只要三行程式碼就能做到。

其實 Python 能這麼輕鬆做到，是因為 Python 擁有大量、且強力外掛程式。這是其它語言所沒有的優勢。如果您想知道怎麼用三行程式碼，做到把網頁爬回來，就請要看今天的影片教學喔！

另外跟大家說明的是，如果您問是否只要報名我的課程，就能學會網路爬蟲？答案是否定的。由於網路爬蟲需要 Python 基礎語法作為功底，您若直接學網路爬蟲而沒學 Python 基礎語法，應該很難看得懂爬蟲的原始程式碼。所以我的課程，是負責教會您「Python 基礎語法」這部份，不包含「網路爬蟲」喔。想學網路爬蟲的朋友，可以在學完 Python 基礎語法後，再行選修相關課程喔！這點跟大家說明一下，免得造成不必要的誤會。

最後跟大家道謝的是，「從零起步學 Python」目前已經有 250+ 人報名、確定會解鎖「計算機概論」這個單元囉～我的目標是解鎖 350+ 人的「git & GitHub 使用教學」（git 是一種「原始碼版本控管軟體」）這個單元。如果大家喜歡我的教學方式，還請多多參加、轉介您的朋友報名喔！「計算機概論」與「git & GitHub」，在坊間的線上課程，都是獨立販售的。但只要 350+ 報名，您就能買一門課程、自動得到另外兩門課程喔！

希望今天的分享，大家會喜歡！如果覺得這個影片不錯的話，還請大家按讚鼓勵一下小弟。或者轉發分享給您 Facebook 的其他朋友。當然，有任何問題、或實作不出來的話，也歡迎在下方留言。我會盡力為您解答的！

PS: 若影片不清楚，請放大到全螢幕，並且點擊右下角的「齒輪」圖示，勾選「[v] 高畫質」，這樣就應該能用最高畫質播放、並且把所有小字都看得清楚了！

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** 先前張貼過的教學，歡迎觀看：

【Python 是個什麼樣的語言呢？】
https://goo.gl/nvcBRV

【學 Python 的發展性？讓老師來說分明】
https://goo.gl/hs2SYR

【如何八分半鐘，做出自己的 LINE 聊天機器人】
https://goo.gl/6WxZth

【Python相對於其他語言的優勢有哪些？】
https://goo.gl/BVUZwd

昨天在 LINE@群發詢問大家為何票選 wordpress 自架網站為理想的架站系統，回覆的答案大多是因為彈性大、版型多、專業漂亮、未來可透過外掛達成許多功能上的需求! 沒錯，這些都是優點!
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比較有趣的是，也有不少人回答：因為我只聽說過wordpress好像很強，哈哈! 事實上，自架wordpress的缺點也不少，雖然很好學，但其實更精準的說，應該是入門容易，但維護困難。
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但要說它容易，其實 weebly 是最容易的，然後 wix 次之，因為修改彈性大，再來是 google blogger 版型修改彈性也大，但無法安裝外掛擴充功能，而且免費的服務以後會不會收掉很難說…
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最後，有技術能力的人，一定會選擇自架wordpress，擁有100% 的掌控權，可以隨時修改原始碼、備份檔案與資料庫或搬移主機空間。而缺點呢? 就是技術能力不夠強的人，被駭客入侵當機或資料遺失的例子天天都在發生。 而美工不優的人呢，就算套了好看的版型，被修改完之後馬上從100分變成50分，而那些網站看起來很專業的，大多是設計公司做出來的，花個十萬八萬很正常!
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但殘酷的事實是，僅管你很會衝流量，但是當訪客看見你的網頁質感那麼差的時候，你知道他的心裏在想什麼嗎?

「該不會是詐騙網站吧! 不太可靠的樣子! 我不敢付錢給他! 好 low 哦! 」 然後立刻關閉網頁，結果就是，花了錢打廣告，訪客來一下下就走掉了! 跳出率百分百!

為了解決這些問題，劉奶爸提供了一項服務，現在開始發售，10月15日開始進行訪談，有興趣的人看一下網頁，以10人為限哦=> 點擊網頁，在底下第一個留言

【試驗新媒體，沒有答案，只有過程】
──美國媒體《NPR》視覺團隊參訪（下）
　
文／蔣宜婷
攝影／王啟安
　
九月中，我到了《NPR》在華盛頓DC的總部參訪，訪問了David Eads與他的團隊。在觀眾是一雙雙耳朵的廣播公司裡做網路新聞、且強調視覺，聽起來是個怪異的想法，《NPR》視覺新聞團隊卻已累積不少結合語音、影像跟文字的系列視覺故事，並不斷創新。他們在製作網路原生專題時，在乎的是手機使用者、強調設計思考、致力了解使用者經驗，也將成果開放、回饋給社會。
　
要讓一個媒體開放他們的成果，說的容易做卻很困難，但David舉了一些很實際的例子給我聽，表現他們的確有在實踐。例如：他們將新聞工具的程式碼開放到網路平台，讓群眾檢視。除此之外，《NPR》視覺新聞團隊也在製作專題的過程中嘗試許多新概念：
　
1.新聞機構也能開放原始碼
　
「Work in public, open source as much as possible.」David曾在講座中這麼說。開放原始碼在台灣新聞機構並不流行，但《NPR》卻大方在程式碼協作分享平台Github上，公開所有他們的新聞APP的資料、程式碼，也提供不少友善新聞工作者的工具，像是網頁模板、製作圖表工具等。David認為，雖然讀者可能對於新聞專題背後的程式碼、方法論不感興趣，但是卻可能吸引相關專業者參與，就曾經就有人對他們資料新聞的方法提出質疑跟建議。
　
2.不只前測，更在乎使用者使用後的結果
　
專題上線後會進行使用者分析，根據數據、按鈕點擊次數、頁面停留時間，觀察使用者的互動體驗。他們甚至進行使用者訪談，了解讀者為什麼不去點網頁上的某些按鈕。最讓人驚訝的是，他們將內部觀察使用者流量分析的網頁都開放出來，像是利用Google Analytics 的 API （應用程式介面）所開發的服務carebot以及carebot2 ，都是對新聞媒體相當友善的工具
　
3.在人力有限下，做些好玩且有新聞性的題目
　
Tyler Fisher 是我這趟參訪所認識的一位非常有趣的工程師，他在兩天內做了一份流量高達149萬人次測驗──〈How Well Can You Hear Audio Quality?〉，讓讀者可以了解自己對於聲音的品質。而讀者的測驗結果，最後也被他們拿來做分析。
　
與新聞議題相關的測驗或小遊戲是近年西方媒體勇於嘗試的概念，也是吸引流量的好用招數之一。像是《紐約時報》2013年最受歡迎的故事──〈How Y’all, Youse and You Guys Talk〉，是一項關於測驗讀者語言使用習慣的遊戲，在短短11天內累積的點閱數，打敗當年其他的即時新聞、資訊互動圖表。網路媒體《Buzzfeed》甚至成立一個完全是測驗的欄目（ http://goo.gl/EoVkQY）。
　
《NPR》視覺新聞團隊的編制不大，從新聞編輯、工程師、攝影師、設計師，總共只有十幾個人，不同專長的成員人數比例，大致維持平衡。David坦承，相較於其他競爭者如《華盛頓郵報》、《紐約時報》，《NPR》的人力跟資源明顯少很多，該做哪些題目、資源放哪，都必須更仔細盤點，當然也有必須取捨的時候。
　
走在《NPR》偌大的大樓裡，David帶我們穿越整個辦公室，路程中他不時停下來幫其他記者處理資料分析的問題、討論教宗訪美時要做的題目，繞了一大段，才走到視覺團隊所處的一層樓的一角。直到親眼所見，才了解這的確不是一個有多大排場或壯麗的團隊，但看得出來成員們彼此之間感情緊密，每個人臉上露出做新聞是好玩的開心神情，他們圍坐在靠落地窗的咖啡桌一起吃午餐，利用白板開會、拉進度。
　
David對於網路新聞團隊發展的想像，是我目前最喜歡的說法──「我們先選擇一個方向，在過程中學到一點，然後面對更多選擇。」這可能都沒有答案，但我們在過程中要勇於實驗。
　
★延伸閱讀

◎試驗新媒體，沒有答案，只有過程
──美國媒體《NPR》視覺團隊參訪（上）
http://on.fb.me/1NTgwN1
　
◎NPR系列視覺故事的演進史
https://goo.gl/vVvRew
　
◎NPR視覺團隊開放原始碼網頁（包含新聞APP跟Github連結）
http://goo.gl/pQzNGD
　
◎NPR內部開發的監測網頁流量工具
carebot：https://github.com/nprapps/carebot
carebot 2：https://github.com/nprapps/carebot2
　
◎NPR互動專題：How Well Can You Hear Audio Quality?
http://goo.gl/ds5RuS
　
◎NPR互動專題：How Well Can You Hear Audio Quality? 後記
http://goo.gl/RoX64n
　
◎紐約時報互動專題：How Y’all, Youse and You Guys Talk
http://goo.gl/8jBCea
　
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