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另外網站[問題] 該選哪一本書呢? - 看板Python - PTT網頁版也說明：各位大大，目前我已經看玩精通python 和python深入淺出還想在入手一些書籍，以下是想要的書單，但不知道要選哪本1.Python大數據特訓班：資料自動化收集、整理、分析、 ...
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
大葉大學 資訊管理學系碩士班 常棕盛所指導 王世杰的 網路論壇多空語意與股價波動之關聯性分析 （2021），提出python書ptt關鍵因素是什麼，來自於COVID-19、文字探勘、語意分析、股價分析。
而第二篇論文國立政治大學 外交學系 李明所指導 陳妍如的 COVID-19期間對非援助網絡輿情分析：以Twitter為研究標的 （2021），提出因為有 對非援助、新古典現實主義、民意、R語言、文字探勘、情感分析的重點而找出了 python書ptt的解答。
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Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)
為了解決python書ptt 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 第二版和第一版做比較，增加下列內容： ★：全書增加約50個程式實例 ★：網路趨勢，了解輿情 ★：網路關鍵字查詢 ★：YouBike資訊 ★：國際金融資料查詢 ★：博客來圖書排行榜 ★：中央氣象局
★：租屋網站 ★：生活應用 下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： ★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 ★：認識約定成俗的協議robots.txt ★：從零開始解析HTML網頁 ★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 ★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 ★：說明lxml模組 ★：XPath方法解說 ★：css定位網頁元素 ★：Cookie觀念 ★：自動填寫表單 ★：使用IP代理服務與實作 ★：偵測IP ★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML ★：認識適用大
型爬蟲框架的Scrapy模組 在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： ☆：國際與國內股市資訊 ☆：基金資訊 ☆：股市數據 ☆：人力銀行 ☆：維基網站 ☆：主流媒體網站 ☆：政府開放數據網站 ☆：YouBike服務網站 ☆：PTT網站 ☆：電影網站 ☆：星座網站 ☆：小說網站 ☆：博客來網站 ☆：中央氣象局 ☆：露天拍賣網站 ☆：httpbin網站 ☆：python.org網站 ☆：github.com網站 ☆：ipstack.com網站API實作 ☆：Google API實作 ☆：Facebook
API實作 探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： ★：CSV檔案格式 ★：JSON檔案格式 ★：XML、Pickle ★：Excel ★：SQLite 在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： ☆：URL編碼與中文網址觀念 ☆：將中文儲存在JSON格式檔案 ☆：亂碼處理 ☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 ☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 ☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載
網路論壇多空語意與股價波動之關聯性分析
為了解決python書ptt 的問題，作者王世杰 這樣論述：
自COVID-19疫情爆發，COVID-19相關股票受到股民們的熱烈討論，各大網路論壇上有關COVID-19相關股票的討論資訊飛速增長。關於網路論壇討論資訊是否能幫助預測股價，網路論壇討論資訊與股價之間的關係如何等等議題在學術上有許多不同的研究成果，這些研究的研究結果都表示網路論壇的討論和股價之間有一定的關係或影響。然而探究在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇是否可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源的研究，就本研究所知目前尚缺乏相關的論文。 因此，本研究使用文字探勘與情緒分析對疫情期間的網路論壇股票評論進行分析並得出每日情緒指標與每日投資取向指標，最後
使用皮爾森關聯性分析法分析兩個指標分别與股票每日漲跌指標的相關性。根據分析結果得出結論：在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源，但這些網路論壇語意與股價之正相關程度為低度，因此建議投資人謹慎使用網路論壇訊息。
爬蟲在手 資料我有：7堂課學會高效率Scrapy爬蟲(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決python書ptt 的問題，作者簡學群 這樣論述：
由淺入深了解Scrapy爬蟲框架，讓你從零開始建立高效率爬蟲！ ◆自學網路爬蟲沒問題，手把手教學讓你無痛上手 ◆完整的網路爬蟲和Scrapy知識，資料取得更輕鬆 ◆學會各種套件和實作範例，讓你的爬蟲比別人更有效率 本書內容改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽的AI & Data組優選網路系列文章─《爬蟲在手、資料我有 - 30 天 Scrapy 爬蟲實戰》。在AI的大時代中，「資料來源」是基礎中的基礎，但網路上的資料豐富又繁雜，總不可能都靠人工來蒐集資料。這時就是爬蟲出場的時候了！本書會帶讀者了解爬蟲的基礎知識，克服爬蟲常見的問題，最後可以寫出維護成本低、執行效率高的
爬蟲程式。 四大重點 ★初學者必備的爬蟲指南，大大降低你的學習門檻 網路爬蟲妙計已為你爬取完成！從安裝環境、認識架構、資料儲存、除錯到各類型網站實作，本書將一步步帶你學會網路爬蟲。 ★全面解析各種知識，爬蟲能力再提升 不只教你如何進行網路爬蟲，還要帶你深入Scrapy架構，並特別介紹NoSQL、反反爬蟲。提升你的爬蟲技能，擁有越級打怪的神力。 ★活用各種套件，打造高效率爬蟲 本書將手把手帶你活用各種套件，並從範例中學會撰寫精簡有效的程式碼，讓你克服問題、達成任務，邁向高效率的資料取得之路。 ★爬取資料生活化，就像抓寶一樣好玩有趣！ 你會學到如何抓取PT
T、Mobile01、新聞網站、股市網站資料，你想要的各種資料都能輕鬆取得。 【下載範例程式檔案】 本書範例檔下載網址：github.com/rex-chien/ithome-scrapy
COVID-19期間對非援助網絡輿情分析：以Twitter為研究標的
為了解決python書ptt 的問題，作者陳妍如 這樣論述：
本研究使用R語言撈取Twitter平台上3000筆關於對非援助相關推文，使用情感分析、主題模型分析以及論述分析的方式，一步步剖析探討疫情期間網絡民意在對非援助議題上，所關注的方向及對非援助的成效和立場，並和文獻回顧結果做比較，以完善對非援助議題的研究。研究成果分成技術上及文字探勘兩層面來探討，在技術層次上，本研究發現情感分析及主題模型分析在對非援助議題的局限性，在文字探勘的部分，發現學者和網絡民意在對非援助議題上的見解相似，但網絡民意又多了非洲地區的聲量，這部分的意見不但可作為援助系統調整的參考方向，也是學術上可以深入探討的地方。社群媒體的發達以及文字探勘技術的進步，亦使得援助國更可取得在地
聲音，援助國不應忽視這些聲量，否則會落入投入許多資源、精力，但援助行為非但無法達到促進非洲地區國家發展的良善目的，反而引來接受國的反彈及不諒解。