本書內容改編自第12屆 iT 邦幫忙鐵人賽，AI＆Data 組佳作網路系列文章──
《行銷廣告、電商小編的武器，FB & IG 爬蟲專案從零開始 》
你知道 JavaScript 不僅能寫網頁還能夠爬蟲嗎？
你受夠像機器人般蒐集資料的生活嗎？
從新手村畢業的朋友想知道一個專案是如何進行的嗎？
PM 們想知道工程師面對問題時在想什麼嗎？
想知道這些答案嗎？想知道的話可以全部都給你。
閱讀吧！我把所有的解答都放在書裡了！
書籍特色
從零開始！手把手建置 Mac/Windows 的專案環境
擋住學習熱情的不是困難的工具，而是屢戰屢敗的環境建置！
除了 step by step 帶你安裝環境，更讓你掌握每個工具的用途與原理。
循序漸進！每個章節都是一個里程碑
每個章節都有明確的學習目標，讓讀者在閱讀與實作的過程中成長；
並透過實務上的議題，培養獨立思考能力。
整合技術！完成屬於自己的爬蟲專案
從架構上全面著手，提供多種解決問題的思路，打造擴充性強大的系統。
透過需求訪談，你將發現──只有爬蟲技術是無法完善整個專案的！
儲存資料的容器、定時執行的排程與爬蟲完成後的通知都是不可或缺的一環。
Node.js x Selenium x Google Sheets x Schedule x LINE Notify
最後，習得爬蟲技能的你
1. 向機械化的操作 Say Goodbye ~
2. 蒐集海量資料不再是苦差事
3. 比別人擁有更多技能優勢
本書線上資源：
github.com/dean9703111/social_crawler
具体描述
好的，这是一份关于一本名为《JavaScript 爬蟲新思路！從零開始帶你用 Node.js 打造 FB＆IG 爬蟲專案（iT邦幫忙鐵人賽系列書）》的书籍的简介，这份简介将严格专注于该书不包含的内容，并力求详尽、自然，避免任何人工痕迹或重复： --- 图书内容排除声明与范围界定 本书并非涵盖以下主题或技术栈： 本书的焦点完全集中在利用现代 JavaScript 生态，特别是 Node.js 环境下的特定爬虫技术，并以社交媒体平台（Facebook 和 Instagram）的自动化数据抓取作为核心案例。因此，读者不应期望在本书中找到以下内容： I. 非 Node.js 环境下的爬虫技术 本书坚决不涉及任何基于其他编程语言的网页抓取或数据解析技术。这意味着： Python 爬虫框架的深度解析被完全排除： 例如，对 Scrapy 或 Beautiful Soup (BS4) 的深入配置、中间件编写、管道（Pipelines）设计或数据存储（如使用 SQLAlchemy 或 Django ORM 集成）的详细教程不会出现在本书中。关于如何使用 `requests` 库进行同步或异步请求，以及如何利用 `lxml` 进行高性能解析的实践，均不在讨论范围之内。 Ruby、PHP 或 Java 爬虫库的教学被省略： 任何关于 Ruby 的 Nokogiri 或 Mechanize，PHP 的 Goutte 或 Guzzle 库，或 Java 生态中如 Jsoup 或 Apache Nutch 的实现细节和最佳实践都不会被收录。 客户端 JavaScript (浏览器内) 的传统 DOM 操作： 虽然 Node.js 爬虫的最终目标是数据，但本书不会过多纠缠于浏览器原生 JavaScript（如原生 `fetch` API 或 `XMLHttpRequest`）在前端脚本加载和操作 DOM 时的细微差别，重点始终放在服务器端（Node.js）的模拟环境。 II. 非 Web 抓取或数据工程的通用主题 本书的核心是“爬虫项目实战”，因此，与此直接目标不相关的通用编程、网络基础或数据库管理知识将只作为必要的背景知识被提及，而非深入教学内容： 基础网络协议的底层原理探究： 对于 TCP/IP 协议栈、HTTP/2 或 HTTP/3 的底层数据包结构、TLS/SSL 握手过程的纯理论分析，本书不会进行详尽的讲解。我们侧重于如何使用现有的 Node.js 库来“应用”这些协议，而非“实现”它们。 传统关系型数据库（RDBMS）的全面管理： 虽然数据存储是爬虫流程的最终环节，但本书不会提供关于 MySQL、PostgreSQL 或 SQL Server 的完整管理教程。例如，关于索引优化、复杂事务管理、存储过程编写或数据库集群部署的详细内容将被省略。 前端框架（SPA）的完整开发流程： 本书不会教授如何使用 React、Vue 或 Angular 等框架来构建一个完整的、可交互的 Web 应用程序。涉及到的只是如何应对这些框架渲染后的内容，而不是如何构建它们本身。 大数据处理框架（Hadoop/Spark）： 对于超大规模数据的分布式处理框架（如 MapReduce 范式），本书不会涉及，因为我们的项目范围限定在特定社交媒体平台的数据抓取，通常不需要企业级的分布式计算资源。 III. 社交媒体平台之外的其他抓取目标 本书的两个核心实战案例是 Facebook (FB) 和 Instagram (IG)。因此，关于以下特定平台或领域的数据抓取方法论将不会被讨论： 电商平台（如 Amazon, Taobao）的深度爬取策略： 针对电商网站常见的反爬机制（如 SKU 变动检测、价格追踪、评论抓取）的特殊应对技巧，以及特定于这些平台的产品数据结构分析将不在本书的覆盖范围之内。 学术论文或专利数据库的抓取： 例如，如何应对 JSTOR、Google Scholar 或特定专利局网站的登录、验证码和引用格式要求，这些专业领域的抓取挑战将不会被涉及。 金融市场实时数据接口（API vs. 爬虫）： 涉及通过 Web 抓取获取股票、外汇或加密货币的实时报价和历史 K 线数据的方法，除非与 FB/IG 相关的特定数据源相交，否则将被排除。本书专注于通用爬虫技术在社交媒体场景的应用。 特定国家或地区法律法规的深度合规研究： 本书的法律和道德讨论将仅限于通用指导，不会深入探讨针对特定司法管辖区（如 GDPR 之外的其他区域性数据隐私法）的爬虫合规性细节。 IV. 专注于自动化、而非手动操作的技术 本书的重点在于自动化和无头浏览器的脚本化控制。因此，以下内容会被刻意弱化或避免： 手动浏览器配置或开发者工具（DevTools）的日常使用教学： 虽然了解 DevTools 至关重要，但本书不会提供长篇累牍的截图指南来教导初学者如何打开“网络”面板或“元素”检查器，而是侧重于如何将观察到的行为转化为代码。 纯粹的 CAPTCHA（验证码）识别服务集成： 本书不会提供关于如何集成商业或开源的第三方 CAPTCHA 求解服务（如 2Captcha, Anti-Captcha）的详细代码示例或价格分析。我们的策略是绕过或模拟人类行为来应对简单的验证，而非依赖外部识别服务。 移动应用逆向工程（App Reverse Engineering）： 爬虫技术通常针对 Web 接口。本书不会探讨如何使用工具（如 Frida 或 Xposed）对 iOS 或 Android 移动应用进行流量拦截或 API 抓包分析。 总结： 本书是一份高度聚焦的、以 Node.js 和无头浏览器技术栈为核心的实战指南，专攻 Facebook 和 Instagram 的自动化数据获取。任何偏离此核心技术栈、平台或应用场景的深入或补充内容，均不在本书的讨论范围之内。读者应将本书视为一个特定领域的“工具箱”和“项目模板”，而非涵盖整个 Web 抓取领域的百科全书。
著者信息
作者簡介
林鼎淵(Dean Lin)
待過專業的接案公司、也有獨立接案的經驗，這本書教的是從談需求到真實商業環境的程式開發，可以讓讀者接地氣的學習。
筆者擁有5年的全端開發經驗，熟悉 Vuetify、Node.js、Laravel 等前後端技術；同時也兼職公司內部伺服器管理與 Gitlab 架設部署等相關任務。
除了精進工作上的技術外，也會研究新的技術領域；在2019年出於對魔術的愛好， 學習並運用 React Native 開發了能在行動裝置 Android/iOS 運行的魔術 APP。
在空閒時會與朋友交流 idea，碰上有趣的想法就會研究相關技術並將其寫成 Side Project，像本書的爬蟲技術就是為了幫朋友解決工作遇到的困擾而研究的。
不僅對技術充滿熱情，更會將自身的經驗分享到部落格上，希望可以幫助遇到相同問題的人：
medium.com/dean-lin
林鼎淵(Dean Lin)
待過專業的接案公司、也有獨立接案的經驗，這本書教的是從談需求到真實商業環境的程式開發，可以讓讀者接地氣的學習。
筆者擁有5年的全端開發經驗，熟悉 Vuetify、Node.js、Laravel 等前後端技術；同時也兼職公司內部伺服器管理與 Gitlab 架設部署等相關任務。
除了精進工作上的技術外，也會研究新的技術領域；在2019年出於對魔術的愛好， 學習並運用 React Native 開發了能在行動裝置 Android/iOS 運行的魔術 APP。
在空閒時會與朋友交流 idea，碰上有趣的想法就會研究相關技術並將其寫成 Side Project，像本書的爬蟲技術就是為了幫朋友解決工作遇到的困擾而研究的。
不僅對技術充滿熱情，更會將自身的經驗分享到部落格上，希望可以幫助遇到相同問題的人：
medium.com/dean-lin
图书目录
PART 1 先了解專案需求，再思考如何實作
01 需求訪談
1.1 傾聽客戶的需求
1.2 向客戶推薦解決問題的方法
02 撰寫需求規格書
2.1 專案分析
2.2 需求規格
2.3 新手接案的注意事項
2.4 如何避免接案後無法完成功能交付的困境
PART 2 開發前環境介紹& 設定
03 開發前環境介紹＆設定
3.1 Node.js
3.2 nvm
3.3 Git
3.4 Yarn
3.5 VSCode
PART 3 寫程式所需的基礎常識（Node.js）
04 寫程式時該注意的基本原則
4.1 正確的宣告變數
4.2 有意義的命名
4.3 避免重複的程式碼
4.4 避免寫出大眾難以理解的程式
4.5 好的註解
4.6 錯誤處理 & 日誌（log）
05 認識 Node.js 專案
5.1 建立 Node.js 程式
5.2 執行 Node.js
5.3 認識專案管家：「package.json」
5.4 善用 scripts （腳本）執行程式
5.5 使用 license 保護自己的權益
5.6 取得筆者專案原始碼
06 用 Yarn 安裝及控管套件
6.1 套件對工程師的幫助
6.2 如何找出適合的套件
6.3 安裝套件，觀察安裝後目錄結構的變化
6.4 控制套件版本範圍
6.5 下關鍵字找工具的方法
07 善用「.env」管理環境變數，幫你快速遷移專案
7.1 為什麼專案需要環境變數？
7.2 環境變數的使用時機
7.3 分析專案中哪些參數適合當環境變數
7.4 學會使用環境變數
08 在「.gitignore」設定不加入版控的資料
8.1 慘痛經驗分享
8.2 哪些檔案/ 資料夾不需要放入版控？
8.3 在專案加入「.gitignore」
8.4 透過 VSCode 確認是否成功將檔案加入忽略清單
8.5 為環境變數建立一個可以上傳的範例檔
PART 4 用 selenium-webdriver 爬蟲網頁資訊
09 爬蟲之前
9.1 學習爬蟲對我有什麼好處?
9.2 爬蟲前請注意這些事情避免違法
9.3 選擇符合需求的爬蟲工具
10 認識 selenium-webdriver，操作所見即所得的爬蟲工具
10.1 安裝 selenium-webdriver 套件 & 環境
10.2 使用 selenium-webdriver 套件開啟瀏覽器
10.3 解決 Windows 無法讀取 chromedriver.exe 的問題
10.4 解決 Windows 開啟瀏覽器時跳出 USB: usb_device_handle_win.cc 的錯誤
11 爬蟲第一步，FB 先登入
11.1 學會分析網頁結構 - 以 FB 登入頁為範例
11.2 打造自動登入 FB 的小程式
11.3 專案原始碼 & 執行程式
12 關閉干擾爬蟲的彈窗，取得 FB 粉專追蹤數
12.1 關閉通知彈窗
12.2 將大目標拆解成小目標，以前往 FB 粉專取得追蹤人數資訊為例
12.3 前往 FB 粉專
12.4 分析 FB 粉專頁面結構
12.5 取得 FB 粉專追蹤人數
12.6 完成爬蟲後關閉瀏覽器
12.7 專案原始碼 & 執行程式
13 舉一反三，帶你了解 IG 爬蟲不可忽略的細節
13.1 分析 IG 登入畫面元件
13.2 使用 css 抓取元件，完成 IG 自動登入
13.3 分析畫面判斷使用者是否登入成功
13.4 了解響應式網頁對爬蟲的影響
13.5 設定瀏覽器開啟時的視窗大小
13.6 前往 IG 帳號並取得追蹤人數
13.7 專案原始碼 & 執行程式
14 合體吧！用一隻程式搞定 FB、IG 爬蟲
14.1 瀏覽器關閉時機錯誤導致爬蟲中斷
14.2 跨網域（CORS）錯誤
14.3 一隻程式爬完 FB & IG 粉專
14.4 思考程式上有什麼地方需要改進
14.5 專案原始碼 & 執行程式
15 重構程式碼，減少歷史業障
15.1 主程式做了太多事情
15.2 一個函式做了太多事情
15.3 物件宣告的方式太複雜且多次被使用
15.4 專案原始碼 & 執行程式
16 用try-catch 捕獲爬蟲過程發生的錯誤
16.1 了解 try-catch-finally 的語法
16.2 思考專案中有哪些地方需要加上 try-catch 的機制
16.3 try-catch 設計時要注意的重點
16.4 加入 preCheck.js 做為第一道防線
16.5 在專案的 crawlerIG.js 加入 try-catch
16.6 將等待時間設定為變數
16.7 專案原始碼 & 執行程式
17 json x 爬蟲 = 瑣事自動化
17.1 客戶要將爬蟲的網址列表填到什麼檔案呢？
17.2 了解 json 格式與基本規則
17.3 在專案中加入 json 格式的粉專清單
17.4 在 JavaScript 檔引入 json 檔案
17.5 撰寫批量爬蟲程式
17.6 專案原始碼 & 執行程式
18 驗證 json 的內容是否符合格式
18.1 為什麼 json 在使用前要先驗證格式？
18.2 認識驗證 json 格式的套件：「jsonschema」
18.3 測試 jsonschema 的範例程式
18.4 用 jsonschema 來驗證 json 粉專清單
18.5 將驗證的程式統整為函式：「jsonValidator」
18.6 專案原始碼 & 執行程式
19 優化爬蟲的小技巧
19.1 思考優化的方向
19.2 優化爬蟲執行效率及穩定度
19.3 讓爬蟲在背景執行
19.4 偽裝瀏覽器的 user-agent
19.5 將優化的起動條件設定到「.env」
19.6 專案原始碼 & 執行程式
20 學會爬蟲，之後呢？
20.1 感覺爬蟲技術還沒學夠
20.2 我還是想不到爬蟲可以用來做什麼
PART 5 使用 Google Sheets 儲存爬蟲資訊
21 免費儲存資料的好選擇，一起進入省錢起手式
21.1 取得 Google Sheets 憑證（credentials）
21.2 在專案加入官方提供的範例程式做測試
21.3 將 Google Sheets 的憑證、授權檔加入「.gitignore」
21.4 專案原始碼
22 了解官方範例在做什麼事
22.1 套件不是照著官方文件安裝就沒事了
22.2 分析官方範例程式
22.3 取得「spreadsheetId」，並加入「.env」
22.4 撰寫讀取指定 Google Sheets 的函式
22.5 專案原始碼 & 執行程式
23 你在文件迷路了嗎？用兩個處理 Sheet 的範例帶你攻略官方文件
23.1 拆解爬蟲資料寫入 Google Sheets 的步驟
23.2 讀取 Google Sheets 內的 Sheet 資訊
23.3 取得 FB 粉專、IG 帳號的 Sheet 資訊
23.4 建立放 FB 粉專、IG 帳號爬蟲資料的 Sheet
23.5 調整關聯的 Google Sheets 函式
23.6 在主程式呼叫更新 Google Sheets 的函式
23.7 專案原始碼 & 執行程式
24 寫入爬蟲資料，告別 Copy & Paste 的日子
24.1 分析 Google Sheets 要呈現的資訊， 統整爬蟲函式要回傳的資料
24.2 修改爬蟲函式，讓函式回傳我們需要的爬蟲資料
24.3 以主程式為橋樑，將爬蟲回傳的資料更新至 Google Sheets
24.4 將 FB、IG 粉專爬蟲資料寫入各自的 Sheet
24.5 專案原始碼 & 執行程式
25 客戶：「爬蟲資料塞錯位置！」專案被報 Bug 的處理方式
25.1 將客戶報的 Bug 做基礎分類
25.2 引導客戶說出 Bug 發生原因及提出解決方案的小技巧
25.3 重現客戶發生的 Bug
25.4 改寫程式讓新的爬蟲資料塞入正確位置
25.5 專案原始碼 & 執行程式
26 客戶：「我希望新資料插在最前面！」如何談需求變更
26.1 了解驗收過程中需求規格書的重要性
26.2 談需求變更
26.3 將新的爬蟲資料寫到最前面，日期為由近而遠的排序
26.4 專案原始碼 & 執行程式
27 優化格式，滿足客戶需求 & 談使用者體驗
27.1 不好的使用者體驗來自於哪些因素
27.2 從客戶回饋中，討論需要新增哪些需求
27.3 優化用手機看 Google Sheets 的體驗
27.4 專案原始碼 & 執行程式
PART 6 設定排程自動執行爬蟲程式
28 用Schedule 套件讓爬蟲自己動起來
28.1 排程套件：「node-schedule」
28.2 把排程加入爬蟲
28.3 專案原始碼 & 執行程式
29 用 pm2 套件來控管 Node.js 排程，背景執行才是王道！
29.1 在 Mac 砍掉執行中的 Node.js 排程
29.2 在 Windows 砍掉執行中的 Node.js 排程
29.3 使用套件「pm2」來管理 Node.js 程式
29.4 使用「pm2-logrotate」來切割 log
29.5 用「pm2 ecosystem」取代「pm2 CLI」
29.6 在「package.json」中加入驅動 pm2 的 scripts
29.7 讓 Mac 重啟時 pm2 自動啟動
29.8 讓 Windows 重啟時 pm2 自動啟動
29.9 專案原始碼 & 執行程式
30 今天爬蟲怎麼沒有跑？來試試系統內建的排程吧！
30.1 用「Crontab」設定 Mac 排程
30.2 用「taskschd」設定 Windows 排程
30.3 一開始教內建的方法就好了，為什麼還要學 pm2、node-schedule ？
PART 7 透過 LINE 回報爬蟲狀況
31 透過 POSTMAN 了解 LINE Notify 如何使用
31.1 取得 LINE Notify 權杖
31.2 使用 POSTMAN 測試 LINE Notify
32 用 axios 發出 LINE 通知
32.1 axios 基礎介紹
32.2 用 axios 發出 LINE 通知
32.3 專案原始碼 & 執行程式
33 整合 LINE 的爬蟲通知，專案大功告成！
33.1 分析使用者需要的訊息及來源
33.2 調整爬蟲函式回傳的資料結構
33.3 調整主程式傳遞 lineNotify 所需的參數
33.4 在「lineNotify」函式傳送通知
33.5 專案原始碼 & 執行程式
01 需求訪談
1.1 傾聽客戶的需求
1.2 向客戶推薦解決問題的方法
02 撰寫需求規格書
2.1 專案分析
2.2 需求規格
2.3 新手接案的注意事項
2.4 如何避免接案後無法完成功能交付的困境
PART 2 開發前環境介紹& 設定
03 開發前環境介紹＆設定
3.1 Node.js
3.2 nvm
3.3 Git
3.4 Yarn
3.5 VSCode
PART 3 寫程式所需的基礎常識（Node.js）
04 寫程式時該注意的基本原則
4.1 正確的宣告變數
4.2 有意義的命名
4.3 避免重複的程式碼
4.4 避免寫出大眾難以理解的程式
4.5 好的註解
4.6 錯誤處理 & 日誌（log）
05 認識 Node.js 專案
5.1 建立 Node.js 程式
5.2 執行 Node.js
5.3 認識專案管家：「package.json」
5.4 善用 scripts （腳本）執行程式
5.5 使用 license 保護自己的權益
5.6 取得筆者專案原始碼
06 用 Yarn 安裝及控管套件
6.1 套件對工程師的幫助
6.2 如何找出適合的套件
6.3 安裝套件，觀察安裝後目錄結構的變化
6.4 控制套件版本範圍
6.5 下關鍵字找工具的方法
07 善用「.env」管理環境變數，幫你快速遷移專案
7.1 為什麼專案需要環境變數？
7.2 環境變數的使用時機
7.3 分析專案中哪些參數適合當環境變數
7.4 學會使用環境變數
08 在「.gitignore」設定不加入版控的資料
8.1 慘痛經驗分享
8.2 哪些檔案/ 資料夾不需要放入版控？
8.3 在專案加入「.gitignore」
8.4 透過 VSCode 確認是否成功將檔案加入忽略清單
8.5 為環境變數建立一個可以上傳的範例檔
PART 4 用 selenium-webdriver 爬蟲網頁資訊
09 爬蟲之前
9.1 學習爬蟲對我有什麼好處?
9.2 爬蟲前請注意這些事情避免違法
9.3 選擇符合需求的爬蟲工具
10 認識 selenium-webdriver，操作所見即所得的爬蟲工具
10.1 安裝 selenium-webdriver 套件 & 環境
10.2 使用 selenium-webdriver 套件開啟瀏覽器
10.3 解決 Windows 無法讀取 chromedriver.exe 的問題
10.4 解決 Windows 開啟瀏覽器時跳出 USB: usb_device_handle_win.cc 的錯誤
11 爬蟲第一步，FB 先登入
11.1 學會分析網頁結構 - 以 FB 登入頁為範例
11.2 打造自動登入 FB 的小程式
11.3 專案原始碼 & 執行程式
12 關閉干擾爬蟲的彈窗，取得 FB 粉專追蹤數
12.1 關閉通知彈窗
12.2 將大目標拆解成小目標，以前往 FB 粉專取得追蹤人數資訊為例
12.3 前往 FB 粉專
12.4 分析 FB 粉專頁面結構
12.5 取得 FB 粉專追蹤人數
12.6 完成爬蟲後關閉瀏覽器
12.7 專案原始碼 & 執行程式
13 舉一反三，帶你了解 IG 爬蟲不可忽略的細節
13.1 分析 IG 登入畫面元件
13.2 使用 css 抓取元件，完成 IG 自動登入
13.3 分析畫面判斷使用者是否登入成功
13.4 了解響應式網頁對爬蟲的影響
13.5 設定瀏覽器開啟時的視窗大小
13.6 前往 IG 帳號並取得追蹤人數
13.7 專案原始碼 & 執行程式
14 合體吧！用一隻程式搞定 FB、IG 爬蟲
14.1 瀏覽器關閉時機錯誤導致爬蟲中斷
14.2 跨網域（CORS）錯誤
14.3 一隻程式爬完 FB & IG 粉專
14.4 思考程式上有什麼地方需要改進
14.5 專案原始碼 & 執行程式
15 重構程式碼，減少歷史業障
15.1 主程式做了太多事情
15.2 一個函式做了太多事情
15.3 物件宣告的方式太複雜且多次被使用
15.4 專案原始碼 & 執行程式
16 用try-catch 捕獲爬蟲過程發生的錯誤
16.1 了解 try-catch-finally 的語法
16.2 思考專案中有哪些地方需要加上 try-catch 的機制
16.3 try-catch 設計時要注意的重點
16.4 加入 preCheck.js 做為第一道防線
16.5 在專案的 crawlerIG.js 加入 try-catch
16.6 將等待時間設定為變數
16.7 專案原始碼 & 執行程式
17 json x 爬蟲 = 瑣事自動化
17.1 客戶要將爬蟲的網址列表填到什麼檔案呢？
17.2 了解 json 格式與基本規則
17.3 在專案中加入 json 格式的粉專清單
17.4 在 JavaScript 檔引入 json 檔案
17.5 撰寫批量爬蟲程式
17.6 專案原始碼 & 執行程式
18 驗證 json 的內容是否符合格式
18.1 為什麼 json 在使用前要先驗證格式？
18.2 認識驗證 json 格式的套件：「jsonschema」
18.3 測試 jsonschema 的範例程式
18.4 用 jsonschema 來驗證 json 粉專清單
18.5 將驗證的程式統整為函式：「jsonValidator」
18.6 專案原始碼 & 執行程式
19 優化爬蟲的小技巧
19.1 思考優化的方向
19.2 優化爬蟲執行效率及穩定度
19.3 讓爬蟲在背景執行
19.4 偽裝瀏覽器的 user-agent
19.5 將優化的起動條件設定到「.env」
19.6 專案原始碼 & 執行程式
20 學會爬蟲，之後呢？
20.1 感覺爬蟲技術還沒學夠
20.2 我還是想不到爬蟲可以用來做什麼
PART 5 使用 Google Sheets 儲存爬蟲資訊
21 免費儲存資料的好選擇，一起進入省錢起手式
21.1 取得 Google Sheets 憑證（credentials）
21.2 在專案加入官方提供的範例程式做測試
21.3 將 Google Sheets 的憑證、授權檔加入「.gitignore」
21.4 專案原始碼
22 了解官方範例在做什麼事
22.1 套件不是照著官方文件安裝就沒事了
22.2 分析官方範例程式
22.3 取得「spreadsheetId」，並加入「.env」
22.4 撰寫讀取指定 Google Sheets 的函式
22.5 專案原始碼 & 執行程式
23 你在文件迷路了嗎？用兩個處理 Sheet 的範例帶你攻略官方文件
23.1 拆解爬蟲資料寫入 Google Sheets 的步驟
23.2 讀取 Google Sheets 內的 Sheet 資訊
23.3 取得 FB 粉專、IG 帳號的 Sheet 資訊
23.4 建立放 FB 粉專、IG 帳號爬蟲資料的 Sheet
23.5 調整關聯的 Google Sheets 函式
23.6 在主程式呼叫更新 Google Sheets 的函式
23.7 專案原始碼 & 執行程式
24 寫入爬蟲資料，告別 Copy & Paste 的日子
24.1 分析 Google Sheets 要呈現的資訊， 統整爬蟲函式要回傳的資料
24.2 修改爬蟲函式，讓函式回傳我們需要的爬蟲資料
24.3 以主程式為橋樑，將爬蟲回傳的資料更新至 Google Sheets
24.4 將 FB、IG 粉專爬蟲資料寫入各自的 Sheet
24.5 專案原始碼 & 執行程式
25 客戶：「爬蟲資料塞錯位置！」專案被報 Bug 的處理方式
25.1 將客戶報的 Bug 做基礎分類
25.2 引導客戶說出 Bug 發生原因及提出解決方案的小技巧
25.3 重現客戶發生的 Bug
25.4 改寫程式讓新的爬蟲資料塞入正確位置
25.5 專案原始碼 & 執行程式
26 客戶：「我希望新資料插在最前面！」如何談需求變更
26.1 了解驗收過程中需求規格書的重要性
26.2 談需求變更
26.3 將新的爬蟲資料寫到最前面，日期為由近而遠的排序
26.4 專案原始碼 & 執行程式
27 優化格式，滿足客戶需求 & 談使用者體驗
27.1 不好的使用者體驗來自於哪些因素
27.2 從客戶回饋中，討論需要新增哪些需求
27.3 優化用手機看 Google Sheets 的體驗
27.4 專案原始碼 & 執行程式
PART 6 設定排程自動執行爬蟲程式
28 用Schedule 套件讓爬蟲自己動起來
28.1 排程套件：「node-schedule」
28.2 把排程加入爬蟲
28.3 專案原始碼 & 執行程式
29 用 pm2 套件來控管 Node.js 排程，背景執行才是王道！
29.1 在 Mac 砍掉執行中的 Node.js 排程
29.2 在 Windows 砍掉執行中的 Node.js 排程
29.3 使用套件「pm2」來管理 Node.js 程式
29.4 使用「pm2-logrotate」來切割 log
29.5 用「pm2 ecosystem」取代「pm2 CLI」
29.6 在「package.json」中加入驅動 pm2 的 scripts
29.7 讓 Mac 重啟時 pm2 自動啟動
29.8 讓 Windows 重啟時 pm2 自動啟動
29.9 專案原始碼 & 執行程式
30 今天爬蟲怎麼沒有跑？來試試系統內建的排程吧！
30.1 用「Crontab」設定 Mac 排程
30.2 用「taskschd」設定 Windows 排程
30.3 一開始教內建的方法就好了，為什麼還要學 pm2、node-schedule ？
PART 7 透過 LINE 回報爬蟲狀況
31 透過 POSTMAN 了解 LINE Notify 如何使用
31.1 取得 LINE Notify 權杖
31.2 使用 POSTMAN 測試 LINE Notify
32 用 axios 發出 LINE 通知
32.1 axios 基礎介紹
32.2 用 axios 發出 LINE 通知
32.3 專案原始碼 & 執行程式
33 整合 LINE 的爬蟲通知，專案大功告成！
33.1 分析使用者需要的訊息及來源
33.2 調整爬蟲函式回傳的資料結構
33.3 調整主程式傳遞 lineNotify 所需的參數
33.4 在「lineNotify」函式傳送通知
33.5 專案原始碼 & 執行程式
图书序言
- ISBN：9789864348008
- 規格：平裝 / 416頁 / 17 x 23 x 2.14 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：電腦資訊> 網頁開發設計> JavaScript/jQuery
图书试读
用户评价
评分
說實在話，市面上關於爬蟲的書籍汗牛充棟，但大多都偏向教學某個單一工具的使用，等到工具一更新，書本內容馬上就過時了。這本《JavaScript 爬蟲新思路！》之所以吸引我，關鍵就在於它強調了「新思路」以及「從零開始」。對於許多想跨足這個領域的夥伴來說，最大的門檻往往不是語法，而是「架構思維」。如何設計一個健壯、可維護、且不易被反爬機制鎖定的爬蟲系統？這才是真功夫。我衷心希望作者能詳細拆解這個 FB/IG 專案的建構過程，從環境設定、目標鎖定、資料解析到最後的儲存流程，每一個步驟都能有詳盡的程式碼範例與邏輯解釋。尤其是面對 FB 和 IG 這兩個防護措施嚴密到近乎變態的平台，如何運用 Node.js 的非同步能力來優化速度，同時避開那些機器人偵測機制，這才是考驗功力的關鍵。如果書中能分享一些業界上常見的優化技巧，像是代理 IP 池的管理、User-Agent 的輪換策略，或是如何優雅地處理請求頻率限制，那我就會把它奉為案頭必備的工具書。
评分身為一個長期在前端領域耕耘的開發者，我對於能用自己熟悉的 JavaScript 生態系來解決後端（或說是資料獲取層）的問題，總有一種莫名的親切感和效率提升。過去當需要處理複雜的非同步請求時，總得在 Python 和 Node.js 之間猶豫不決。這本書顯然是站在 Node.js 這邊，替我們這些 JS 愛好者打了一劑強心針。但重點來了，光是能用 Node.js 不夠，如何用得「聰明」才是關鍵。例如，在處理網頁元素抓取時，是不是會用到 Puppeteer 或 Playwright 這種無頭瀏覽器工具？如果會，作者是如何在保證效率的前提下，將這些重量級工具融入到一個輕量級的爬蟲架構中？另外，FB 和 IG 的網頁結構變動是家常便飯，書中如果能提供一套穩健的 CSS Selector 或 XPath 選擇策略，甚至介紹如何使用更抽象的 DOM 操作方法來減少因介面微調而導致爬蟲崩潰的機率，那將是極大的加分。我期待這本書能教我們如何建立一套「抗波動」的爬蟲系統，而不僅僅是針對當前版本網頁的解法。
评分坦白說，市面上許多技術書籍的排版和範例程式碼的可讀性實在不敢恭維，常常需要花費大量的時間去解讀作者想表達的意圖。既然這本書是專門為「從零開始」的讀者設計，那麼清晰、邏輯分明的章節結構和排版至關重要。我非常注重那種由淺入深、環環相扣的學習曲線。從最基礎的 Node.js HTTP 請求開始，逐步過渡到處理複雜的 JSON 響應，接著導入無頭瀏覽器的控制，最後整合起來處理一個完整的 FB/IG 頁面抓取任務。每一個環節都應該配有足夠的註解和概念說明，確保即便是初學者也能跟上腳步。如果書中能多運用流程圖、架構圖來輔助解釋複雜的非同步調用鏈，那閱讀體驗將會大幅提升。總之，一本好的實戰書籍，不僅要教你「怎麼做」，更要讓你明白「為什麼要這麼做」，期待這本能徹底實踐這一點。
评分這本書的出版簡直是及時雨啊！對於我們這些在社群媒體時代摸索數據撈取方法的工程師來說，光是標題就已經讓人心花怒放。畢竟，想在數位戰場上佔有一席之地，掌握如何有效且合規地從 Facebook 和 Instagram 這兩個超級巨頭那邊獲取資料，絕對是硬實力。以往大家不是在用 Python 的 BeautifulSoup 被網站結構的變化搞到焦頭爛額，不然就是直接卡在那些官方 API 的各種限制裡動彈不得。這本標榜著「新思路」的書，點出了用 Node.js 來處理這類任務的潛力，光是這個技術選型就讓我眼睛一亮。Node.js 的非同步特性處理大量 I/O 操作的優勢，對於爬蟲這種大量等待網路響應的任務來說，簡直是天作之合。我特別期待書中能深入講解如何處理那些動態載入的內容，畢竟現在的社群平台哪一個不是把資料藏在 JavaScript 渲染的深處？如果它能提供一套清晰的架構，教我們如何模擬瀏覽器行為，並且處理登入、Cookie 管理這些常見的痛點，那這本書的價值就遠遠超過書本本身的定價了。希望它不只停留在基礎的請求發送，而是能真的帶領讀者理解現代網站的渲染機制，並且用最有效率的方式去對付它們。
评分從「iT邦幫忙鐵人賽系列書」這個背景來看，這本書背後應該累積了許多實戰的血淚教訓，這點比純理論書籍更有說服力。鐵人賽的壓力，往往能催生出最貼近真實世界問題的解決方案。當我們談論爬取 FB 或 IG 時，最大的隱憂不外乎是帳號被鎖和 IP 被 Ban 掉。這本書若能提供一套完善的「道德與實務」指南，我會非常感激。什麼是合理的請求速率？如何設計一個自我檢查機制，在偵測到異常時能自動暫停或切換策略？這些遠比單純的程式碼要重要得多，畢竟，一個寫得再巧妙的爬蟲，如果因為操作不當而導致帳號生命週期大幅縮短，那一切努力都是白費。我希望它能深入探討在爬取社群數據時，如何在遵守平台服務條款的灰色地帶中，找到一個長期穩定的操作空間。這不只是技術問題，更是一種「數位生存智慧」。
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