本書內容改編自第12屆 iT 邦幫忙鐵人賽，AI＆Data 組佳作網路係列文章──
《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 們想知道工程師麵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瞭！
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睏難的工具，而是屢戰屢敗的環境建置！
除瞭 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！每個章節都是一個裏程碑
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。
整閤技術！完成屬於自己的爬蟲專案
從架構上全麵著手，提供多種解決問題的思路，打造擴充性強大的係統。
透過需求訪談，你將發現──隻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. 嚮機械化的操作 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
具體描述
好的，這是一份針對您提供的書名，但內容完全不涉及該書主題的圖書簡介。 --- 揭秘數據背後的世界：現代數據科學與算法實踐指南 一本深入淺齣、麵嚮實踐的數據科學與算法入門與進階手冊 在這個數據爆炸的時代，理解數據、駕馭數據已成為一項核心競爭力。本書並非聚焦於網絡抓取技術，而是將目光投嚮數據生命周期的每一個關鍵環節——從數據的采集、清洗、分析，到最終的模型構建與可視化呈現。我們緻力於提供一套完整的數據科學工作流藍圖，幫助讀者建立紮實的理論基礎，並立即投入到實際項目應用中。 第一部分：數據科學的基石——環境搭建與核心概念 本書首先為讀者構建一個堅實的技術地基。我們詳盡介紹瞭進行現代數據分析所需的必備工具鏈。內容涵蓋瞭最新版本的Python環境配置，重點講解瞭虛擬環境管理（如Conda或venv）的最佳實踐，以確保項目環境的穩定與可復現性。 隨後，我們深入探討瞭數據科學的哲學思想。這不僅僅是關於工具的使用，更是關於如何“像數據科學傢一樣思考”。我們將剖析探索性數據分析（EDA）的核心目標、如何識彆和錶述業務問題，並將這些問題轉化為可量化的數據指標。我們解釋瞭統計學在數據決策中的關鍵作用，包括描述性統計量的解讀、概率分布的基礎認識，以及統計推斷的基本原理，強調瞭在沒有深入統計理解的情況下，模型結果可能産生的誤導性。 第二部分：數據處理的藝術——清洗、轉換與特徵工程 原始數據是雜亂無章的礦石，而數據清洗與轉換則是提煉價值的關鍵步驟。本章節將重點介紹如何高效地處理現實世界中遇到的各類數據難題。 我們將詳細講解如何利用強大的數據處理庫（如Pandas）來應對缺失值、異常值和重復數據。對於缺失值，我們不僅展示瞭簡單的填充方法，更深入討論瞭基於模型預測的插補策略。異常值的處理部分，則側重於統計學和領域知識相結閤的識彆方法，以及選擇適當的截斷或轉換策略。 特徵工程被譽為數據科學的“魔法”，本書用大量篇幅來闡述如何從原始數據中創造齣具有預測能力的特徵。這包括： 1. 分類特徵編碼：詳盡對比 One-Hot Encoding、Label Encoding、Target Encoding 等方法的適用場景與潛在陷阱。 2. 數值特徵轉換：如何使用對數轉換、Box-Cox 變換來處理偏態分布，以及歸一化（Normalization）與標準化（Standardization）的選擇標準。 3. 時間序列特徵的提取：如何從日期時間戳中提取星期幾、月份、節假日標記等高價值信息。 第三部分：預測的引擎——機器學習算法精講與應用 在本部分，我們將構建讀者對機器學習模型的核心理解，著重於模型背後的數學原理和實際應用調優。我們不再僅僅停留在調用庫函數，而是探究算法是如何一步步得齣結論的。 監督學習：迴歸與分類任務的全麵覆蓋。在綫性迴歸和邏輯迴歸部分，我們將詳細解析正則化（Lasso, Ridge, Elastic Net）的機製及其對模型復雜度的控製作用。對於決策樹，我們將深入剖析基尼係數和信息熵的計算，並將其擴展到集成學習方法——隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）。 無監督學習：重點介紹聚類算法（K-Means, DBSCAN）在市場細分和異常檢測中的應用。我們還將探討降維技術（PCA、t-SNE），幫助讀者理解高維數據的可視化和特徵壓縮的技巧。 模型評估與驗證：這是區分優秀數據科學傢和普通使用者的關鍵。本書提供瞭對混淆矩陣、ROC麯綫、AUC、精確率-召迴率權衡的深入講解。此外，交叉驗證（Cross-Validation）的各種策略（K摺、Stratified K-Fold）將被係統性地介紹，確保模型性能評估的可靠性。 第四部分：從模型到洞察——部署、可視化與可解釋性 一個優秀的模型隻有被有效部署和清晰地傳達給決策者，其價值纔能最大化。 1. 模型可解釋性（XAI）：麵對日益復雜的黑箱模型，理解“為什麼”變得至關重要。我們將介紹如特徵重要性排序、以及更精細的局部解釋工具，如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)，幫助讀者嚮業務方清晰闡述模型決策的依據。 2. 數據可視化驅動決策：我們超越瞭基礎的柱狀圖和散點圖，重點講解如何使用如 Matplotlib 和 Seaborn（或交互式工具如 Plotly）來講述數據故事。內容包括如何設計高效的儀錶闆（Dashboard）布局，以及如何利用視覺化技術快速發現數據中的模式和異常。 3. 模型部署基礎：簡要介紹如何將訓練好的模型封裝成API服務（例如使用Flask或FastAPI），實現基本的預測服務化，從而將數據科學成果融入到實際業務流程中。 本書特色： 本書專為那些希望係統性掌握數據科學流程、注重算法底層邏輯和工程實踐的讀者設計。我們強調的是嚴謹的統計思維、高效的編程實踐和清晰的溝通能力。隨書附帶的實踐代碼和數據集將確保讀者能夠邊學邊做，真正將理論知識轉化為解決實際問題的能力。無論您是希望轉型數據分析師、機器學習工程師，還是希望提升現有職業技能的專業人士，本書都將是您不可或缺的實踐指南。
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。
除瞭精進工作上的技術外，也會研究新的技術領域；在2019年齣於對魔術的愛好， 學習並運用 React Native 開發瞭能在行動裝置 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瞭幫朋友解決工作遇到的睏擾而研究的。
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。
除瞭精進工作上的技術外，也會研究新的技術領域；在2019年齣於對魔術的愛好， 學習並運用 React Native 開發瞭能在行動裝置 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瞭幫朋友解決工作遇到的睏擾而研究的。
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
圖書目錄
PART 1 先瞭解專案需求，再思考如何實作
01 需求訪談
1.1 傾聽客戶的需求
1.2 嚮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睏境
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 避免寫齣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 認識專案管傢：「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 如何找齣適閤的套件
6.3 安裝套件，觀察安裝後目錄結構的變化
6.4 控製套件版本範圍
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閤當環境變數
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 選擇符閤需求的爬蟲工具
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 開啟瀏覽器時跳齣 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 關閉乾擾爬蟲的彈窗，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 粉專頁麵結構
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，帶你瞭解 IG 爬蟲不可忽略的細節
13.1 分析 IG 登入畫麵元件
13.2 使用 css 抓取元件，完成 IG 自動登入
13.3 分析畫麵判斷使用者是否登入成功
13.4 瞭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 閤體吧！用一隻程式搞定 FB、IG 爬蟲
14.1 瀏覽器關閉時機錯誤導緻爬蟲中斷
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 主程式做瞭太多事情
15.2 一個函式做瞭太多事情
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 瞭解 try-catch-finally 的語法
16.2 思考專案中有哪些地方需要加上 try-catch 的機製
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錶填到什麼檔案呢？
17.2 瞭解 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 的內容是否符閤格式
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 思考優化的方嚮
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 瞭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瞭
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 你在文件迷路瞭嗎？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， 統整爬蟲函式要迴傳的資料
24.2 修改爬蟲函式，讓函式迴傳我們需要的爬蟲資料
24.3 以主程式為橋樑，將爬蟲迴傳的資料更新至 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 引導客戶說齣 Bug 發生原因及提齣解決方案的小技巧
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麵！」如何談需求變更
26.1 瞭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麵，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 從客戶迴饋中，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，背景執行纔是王道！
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？來試試係統內建的排程吧！
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瞭，為什麼還要學 pm2、node-schedule ？
PART 7 透過 LINE 迴報爬蟲狀況
31 透過 POSTMAN 瞭解 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 發齣 LINE 通知
32.1 axios 基礎介紹
32.2 用 axios 發齣 LINE 通知
32.3 專案原始碼 & 執行程式
33 整閤 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 調整爬蟲函式迴傳的資料結構
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 嚮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睏境
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 避免寫齣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 認識專案管傢：「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 如何找齣適閤的套件
6.3 安裝套件，觀察安裝後目錄結構的變化
6.4 控製套件版本範圍
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閤當環境變數
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 選擇符閤需求的爬蟲工具
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 開啟瀏覽器時跳齣 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 關閉乾擾爬蟲的彈窗，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 粉專頁麵結構
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，帶你瞭解 IG 爬蟲不可忽略的細節
13.1 分析 IG 登入畫麵元件
13.2 使用 css 抓取元件，完成 IG 自動登入
13.3 分析畫麵判斷使用者是否登入成功
13.4 瞭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 閤體吧！用一隻程式搞定 FB、IG 爬蟲
14.1 瀏覽器關閉時機錯誤導緻爬蟲中斷
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 主程式做瞭太多事情
15.2 一個函式做瞭太多事情
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 瞭解 try-catch-finally 的語法
16.2 思考專案中有哪些地方需要加上 try-catch 的機製
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錶填到什麼檔案呢？
17.2 瞭解 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 的內容是否符閤格式
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 思考優化的方嚮
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 瞭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瞭
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 你在文件迷路瞭嗎？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， 統整爬蟲函式要迴傳的資料
24.2 修改爬蟲函式，讓函式迴傳我們需要的爬蟲資料
24.3 以主程式為橋樑，將爬蟲迴傳的資料更新至 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 引導客戶說齣 Bug 發生原因及提齣解決方案的小技巧
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麵！」如何談需求變更
26.1 瞭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麵，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 從客戶迴饋中，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，背景執行纔是王道！
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？來試試係統內建的排程吧！
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瞭，為什麼還要學 pm2、node-schedule ？
PART 7 透過 LINE 迴報爬蟲狀況
31 透過 POSTMAN 瞭解 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 發齣 LINE 通知
32.1 axios 基礎介紹
32.2 用 axios 發齣 LINE 通知
32.3 專案原始碼 & 執行程式
33 整閤 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 調整爬蟲函式迴傳的資料結構
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
圖書試讀
用戶評價
评分
這本講 Node.js 的書聽說評價不錯，雖然我還沒真的從頭到尾啃完，但光是看目錄跟一些網路上的討論，就覺得作者的切入點挺新穎的。現在網路爬蟲技術越來越重要，但很多書都還停留在比較舊的框架或套路，對於現在前端技術的變化，例如 SPA（單頁應用程式）的興起，很多傳統爬蟲方法就開始踢到鐵闆瞭。我特別期待這本書能深入探討如何應對現代網站的挑戰，畢竟 FB 和 IG 這類平颱，它們的資料載入機製跟傳統的靜態網頁完全不一樣，動輒需要模擬使用者行為、處理非同步請求，甚至是應付一些反爬蟲的機製。如果能把這些實戰經驗用 Node.js 這種高效能的環境來實現，那絕對是大大加分。希望書中對於非同步處理的講解能非常到位，畢竟這塊是爬蟲效能的關鍵，如果能寫齣清晰易懂的範例，那對我這種有點基礎但還沒精通的讀者來說，簡直是及時雨啊。看到書名有「新思路」三個字，就讓人充滿期待，希望它真的能帶來不一樣的啟發，而不隻是另一本工具書的翻版。
评分身為一個對網路底層機製有點好奇的工程師，我一直覺得爬蟲不隻是程式碼的堆砌，更是一種對目標網站行為的深度解構。這本號稱能從零開始打造 FB/IG 爬蟲的書，讓我好奇的是它對於前端渲染機製的掌握程度。現在的社群平颱幾乎都是重度依賴 JavaScript 動態載入內容，如果隻是單純地發送 HTTP GET 請求，那鐵定是抓不到東西的。我推測書中必定會深入探討 Headless Browser 的應用，像是 Puppeteer 或 Playwright 的使用細節。更重要的是，這些工具在模擬人類操作時，如何更有效地偽裝成一個真實的使用者，避免被網站直接封鎖 IP 或帳號。我希望看到的不僅僅是設定好瀏覽器然後按下按鈕這麼簡單，而是更底層的網路請求攔截、數據注入與處理的藝術，如果能針對這兩個巨型平颱各自的特點做齣差異化分析，那就更厲害瞭。
评分最近在研究如何優化我們內部數據收集的流程，發現現有的腳本跑起來總是慢吞吞的，而且遇到一點網站結構變動就得重寫半天。聽聞這本關於用 Node.js 處理 FB/IG 資料的電子書，簡直是打到我的痛點。我猜測作者肯定會花篇幅在講解如何優化爬取速度，畢竟 Node.js 的非同步特性就是為瞭解決 I/O 密集型任務而生的。我最關心的部分是，它會不會提供一套處理 Session 管理和 Cookie 持久化的實用方案。畢竟爬社群媒體，身份驗證和維持登入狀態是個大魔王，如果書中能提供一個健壯的、可重複使用的模組來處理這些麻煩事，那這本書的價值就不隻是一本技術教學書，簡直是幫我們省下瞭好幾個月的除錯時間。而且，用電子書的形式，或許可以隨時透過網路更新內容，這在快速變化的爬蟲領域特別重要，希望作者有提供後續的勘誤或補充說明管道。
评分說實話，網路上的爬蟲教學資源很多，但大多都是針對特定的、結構相對簡單的目標網站。要挑戰 Facebook 和 Instagram 這種防護滴水不漏的平颱，需要的知識廣度跟深度是完全不同的層次。我特別關注這本書如何處理隱私和道德倫理的議題。畢竟爬取這些平颱上的用戶數據，牽涉到非常敏感的法律界線和平颱服務條款。我希望作者能誠實且清晰地說明哪些操作是允許的，哪些是高風險的紅線，並引導讀者建立負責任的爬蟲開發習慣。如果書中能提供一套遵守規範的爬取策略，例如如何限製抓取頻率、如何使用代理伺服器池（Proxy Pool）來分散風險，同時又不會讓程式碼變得過於複雜難懂，那將會是一本極具前瞻性和社會責任感的技術書籍。這不僅僅是教你「如何做」，更是教你「應該如何做」。
评分這幾天剛好在幫團隊成員做技術培訓，發現很多初學爬蟲的新手對於錯誤處理和資源釋放的概念非常模糊。如果這本電子書真的能做到「從零開始」，那它在健壯性（Robustness）的教學上應該會給予足夠的重視。舉例來說，當遇到網路逾時、目標元素不存在、或是遭遇驗證碼時，程式應該如何優雅地退場或重試，而不是直接崩潰讓整個排程任務中斷。我期待書中能詳盡地說明 Node.js 在處理 Promise 鏈斷裂時的最佳實踐，以及如何設計一個能夠容錯的爬取流程。畢竟爬蟲是長期運行的任務，穩定性比一時的快速更重要。如果能搭配實際案例，展示如何將這些錯誤處理邏輯整閤進大型專案架構中，那對於提升團隊的工程素質將有莫大的助益。
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