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，这是一份针对您提供的书名，但内容完全不涉及该书主题的图书简介。 --- 揭秘数据背后的世界：现代数据科学与算法实践指南 一本深入浅出、面向实践的数据科学与算法入门与进阶手册 在这个数据爆炸的时代，理解数据、驾驭数据已成为一项核心竞争力。本书并非聚焦于网络抓取技术，而是将目光投向数据生命周期的每一个关键环节——从数据的采集、清洗、分析，到最终的模型构建与可视化呈现。我们致力于提供一套完整的数据科学工作流蓝图，帮助读者建立扎实的理论基础，并立即投入到实际项目应用中。 第一部分：数据科学的基石——环境搭建与核心概念 本书首先为读者构建一个坚实的技术地基。我们详尽介绍了进行现代数据分析所需的必备工具链。内容涵盖了最新版本的Python环境配置，重点讲解了虚拟环境管理（如Conda或venv）的最佳实践，以确保项目环境的稳定与可复现性。 随后，我们深入探讨了数据科学的哲学思想。这不仅仅是关于工具的使用，更是关于如何“像数据科学家一样思考”。我们将剖析探索性数据分析（EDA）的核心目标、如何识别和表述业务问题，并将这些问题转化为可量化的数据指标。我们解释了统计学在数据决策中的关键作用，包括描述性统计量的解读、概率分布的基础认识，以及统计推断的基本原理，强调了在没有深入统计理解的情况下，模型结果可能产生的误导性。 第二部分：数据处理的艺术——清洗、转换与特征工程 原始数据是杂乱无章的矿石，而数据清洗与转换则是提炼价值的关键步骤。本章节将重点介绍如何高效地处理现实世界中遇到的各类数据难题。 我们将详细讲解如何利用强大的数据处理库（如Pandas）来应对缺失值、异常值和重复数据。对于缺失值，我们不仅展示了简单的填充方法，更深入讨论了基于模型预测的插补策略。异常值的处理部分，则侧重于统计学和领域知识相结合的识别方法，以及选择适当的截断或转换策略。 特征工程被誉为数据科学的“魔法”，本书用大量篇幅来阐述如何从原始数据中创造出具有预测能力的特征。这包括： 1. 分类特征编码：详尽对比 One-Hot Encoding、Label Encoding、Target Encoding 等方法的适用场景与潜在陷阱。 2. 数值特征转换：如何使用对数转换、Box-Cox 变换来处理偏态分布，以及归一化（Normalization）与标准化（Standardization）的选择标准。 3. 时间序列特征的提取：如何从日期时间戳中提取星期几、月份、节假日标记等高价值信息。 第三部分：预测的引擎——机器学习算法精讲与应用 在本部分，我们将构建读者对机器学习模型的核心理解，着重于模型背后的数学原理和实际应用调优。我们不再仅仅停留在调用库函数，而是探究算法是如何一步步得出结论的。 监督学习：回归与分类任务的全面覆盖。在线性回归和逻辑回归部分，我们将详细解析正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）的机制及其对模型复杂度的控制作用。对于决策树，我们将深入剖析基尼系数和信息熵的计算，并将其扩展到集成学习方法——随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）。 无监督学习：重点介绍聚类算法（K-Means, DBSCAN）在市场细分和异常检测中的应用。我们还将探讨降维技术（PCA、t-SNE），帮助读者理解高维数据的可视化和特征压缩的技巧。 模型评估与验证：这是区分优秀数据科学家和普通使用者的关键。本书提供了对混淆矩阵、ROC曲线、AUC、精确率-召回率权衡的深入讲解。此外，交叉验证（Cross-Validation）的各种策略（K折、Stratified K-Fold）将被系统性地介绍，确保模型性能评估的可靠性。 第四部分：从模型到洞察——部署、可视化与可解释性 一个优秀的模型只有被有效部署和清晰地传达给决策者，其价值才能最大化。 1. 模型可解释性（XAI）：面对日益复杂的黑箱模型，理解“为什么”变得至关重要。我们将介绍如特征重要性排序、以及更精细的局部解释工具，如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)，帮助读者向业务方清晰阐述模型决策的依据。 2. 数据可视化驱动决策：我们超越了基础的柱状图和散点图，重点讲解如何使用如 Matplotlib 和 Seaborn（或交互式工具如 Plotly）来讲述数据故事。内容包括如何设计高效的仪表板（Dashboard）布局，以及如何利用视觉化技术快速发现数据中的模式和异常。 3. 模型部署基础：简要介绍如何将训练好的模型封装成API服务（例如使用Flask或FastAPI），实现基本的预测服务化，从而将数据科学成果融入到实际业务流程中。 本书特色： 本书专为那些希望系统性掌握数据科学流程、注重算法底层逻辑和工程实践的读者设计。我们强调的是严谨的统计思维、高效的编程实践和清晰的沟通能力。随书附带的实践代码和数据集将确保读者能够边学边做，真正将理论知识转化为解决实际问题的能力。无论您是希望转型数据分析师、机器学习工程师，还是希望提升现有职业技能的专业人士，本书都将是您不可或缺的实践指南。
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
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