Python 進階課程：觀念、語法、專案、爬蟲

隨著寫程式日漸受到重視，許多同學紛紛踏上自學之旅。然而，進階資源稀少且零散，同學難以確定學習方向與學習深度，要自己提升程式能力並不容易。因此，課程綜觀程式領域，精選重點知識，大幅減少同學摸索的時間成本，協助同學有效地提升寫程式的觀念與能力。

• 釐清觀念
• 學習程式的進階原理，有助於釐清同學不確定的觀念，有效率地提升寫程式的整體能力。
• 程式設計
• 透過實作專案，帶領同學分析寫程式當下的設計考量，引導同學真正掌握自我開發的能力。
• 大型專案
• 市面上少有大型專案的實作教學，學會製作進階程式專案，對求職、實用上有很大的幫助。
• 全面啟動
• 課程時數約37小時，分成五大類別：觀念、語法、進階專案、爬蟲、延伸教學（瀏覽器自動化、軟硬體結合、認識AI）

課程分成五大部分：觀念、語法、專案、爬蟲、延伸

延伸教材（章節 7 起）將持續製作推出，預計於 2020/12/31 前完成推出，單元內容、名稱、排序等保留微調空間以便製作上最佳狀況呈現。

章節 1 - 開場

如同基礎課程，課程有專屬的線上討論區，教大家如何加入後，再以一個前導單元「程式語言的差別」開場，讓大家了解為什麼世界上這麼多程式語言，以及 Python 跟其他程式語言的差別是什麼。

單元 1 - 前言
單元 2 - 如何加入線上討論區
單元 3 - 程式語言的差別

章節 2 - 前置作業

在進入教學前，為了確保大家都有安裝好需要使用的程式 (Python, Sublime Text, Git)。這邊附上基礎課程裡的安裝教學影片。

單元 1 - 將 Sublime Text 的 tab 換成空格
單元 2 - [來自基礎課程] 安裝 Python
單元 3 - [來自基礎課程] Mac - 安裝 Python
單元 4 - [來自基礎課程] 檢查 Python 是否安裝正確
單元 5 - [來自基礎課程] 安裝 Sublime Text
單元 6 - [來自基礎課程] 安裝 Git
單元 7 - [來自基礎課程] Git 初始設定

章節 3 - 進階觀念

如同課程介紹，多數同學因為只會程式基礎，缺乏對寫程式更深層的了解，自己嘗試寫程式時，容易面臨各式各樣的疑惑，而這個章節就是你的解惑大池。除了提升更細緻對 Python 的了解，值得一提的是，大部分這些觀念並非 Python 獨有，而是共通於各種程式語言的核心。

單元 1 - 參數(引數)傳遞模式 Argument-Passing Mode
單元 2 - 命名空間 Namespace
單元 3 - 範圍 Scope
單元 4 - 底線在命名中的各種情況與涵義
單元 5 - 雙底線方法 Dunder Methods
單元 6 - 繼承 Inheritance
單元 7 - 繼承 - 相關進階觀念
單元 8 - 抽象類別 Abstract Class
單元 9 - 裝飾器 Decorator
單元 10 - 裝飾器 Decorator Part 2
作業 1 - 練習寫 Decorator
單元 11 - 閉包 Closure
單元 12 - Property 裝飾器
單元 13 - Staticmethod & Classmethod

章節 4 - 進階語法

同學已經會了程式基礎，一定很有感觸語法在寫程式裡只是「工具」而已，怎麼使用這些工具才是最重要的。 這邊將介紹幾個先前還沒教到的語法，除了讓大家認識更多的工具，更讓大家知道怎麼使用這它們。

單元 1 - Comment & Docstring
單元 2 - 字串格式化 String Formatting
單元 3 - 例外捕捉 Exception Handling
單元 4 - 可迭代物與迭代器 Iterable & Iterator
單元 5 - 產生器 Generator
單元 6 - 其他進階語法: Enumerate Map Lambda Filter Zip

學到這邊，相信同學已經對寫程式的了解與能力增加了許多。但除了觀念、語法上的進步，製作專案的能力也需要提升，因此來到第五章節：

章節 5 - 製作進階專案

來到了製作進階專案的部分，是本課程相當重要的部分。

只會基礎程式的同學一定有感，如果想做有複雜性的程式，因為缺乏以上單元教到的進階觀念，製作時容易有各式各樣的困惑，而其中有很大部分在於，根本不知道如何架構程式碼、檔案、資料夾。市面上很少、幾乎沒有「專案方面」的教材，因此對於多數學習寫程式的人來講，大部分都是經過很多年的摸索，搜尋，越看越多別人的專案，才慢慢建立這方面的知識、經驗。

除了資源少以外，另一個關鍵原因是大多教材都是「寫好的程式碼」。而寫程式的過程中，有太多東西是「邊寫邊考量」，只看寫好的程式碼等於跳過了中間的思考過程，所以變成看得懂寫好的程式碼，但無法自己寫出來。

跟學開車很像，如果我只跟你說："這個踏板是油門，這是煞車，來，你自己想辦法開到美國"，恐怕沒人到的了。但如果開過一次給你看，再把鑰匙給你，未來不管你要開到哪，路途中你都會時常想到示範中，面臨同樣問題時的抉擇，可以省去最費時的迷惘抉擇時間。

因此這個章節將示範製作一個進階專案，並同時解釋所有設計上的順序、考量、修改、抉擇，相信會大幅提升同學製作專案的能力。

專案的功能是產出一個 Youtube 片段集合，把某頻道中講到某個詞的部分合併起來。

章節的重點在於製作專案中的流程以及專案架構的相關知識，專案中使用的素材，著作權歸於原創作者所有。提醒同學在操作過程中，需注意Youtube 平台的服務條款，在使用上需多留意相關規範。

• 輸入 (input)：Youtube 頻道、要搜尋的字/詞彙
• 輸出 (output)：Youtube頻道裡提到該 (字/詞彙) 的部分所合併成的影片
• 範例 (example)：以Supercar Blondie的頻道，去抓取英文字 "incredible" 的執行結果：

註：可以抓取講到什麼字是透過抓取Youtube自動產生的英文字幕。

製作專案的過程當中，除了學習的是製作方案的方式、觀念，也會學習到各種相關技術，包括使用IDE、虛擬環境、多線程多進程、Logging，打包專案等等，未來同學都可以應用於開發自己的專案。

單元 1 - 專案介紹
單元 2 - 安裝 PyCharm
單元 3 - 虛擬環境 Virtualenv
單元 4 - git 忽略檔 .gitignore
單元 5 - 建立專案並了解專案架構
單元 6 - 取得頻道中所有影片網址
單元 7 - 如何儲存API Key
單元 8 - 建立程式碼關鍵架構 - part 1
單元 9 - 建立程式碼關鍵架構 - part 2
單元 10 - 下載字幕 part 1 - 持續建立結構
單元 11 - 下載字幕 part 2 - 遇見 API 上限
單元 12 - 讀取字幕
單元 13 - 搜尋字幕與結構優化 - part 1
單元 14 - 搜尋字幕與結構優化 - part 2
單元 15 - 下載影片
單元 16 - 剪接影片與產出合併影片
單元 17 - Multi-threading vs Multi-processing 多線程 vs 多進程
單元 18 - Command Line Arguments 程式參數化
單元 17 - Logging 日誌
單元 18 - Packaging & Distributing 打包成套件與上傳

章節 6 - 爬蟲 ╳ 資料庫

多年前 Python 還沒有這麼熱絡時，許多工程師之所以會接觸到 Python 就是為了寫爬蟲。

結果一路延續下來，爬蟲幾乎可以說是最常與 Python 一起出現的相關詞。

爬蟲的簡易定義： 蒐集/抓取 網路資料的程式。

由於爬蟲會需求一些對網頁的基本了解，所以先介紹一些基本知識，不用擔心沒網頁基礎。

單元 1 - 爬蟲與網頁架構解釋
單元 2 - 了解靜態網站與動態網站 + 安裝工具

其實爬蟲這種東西比較不是在於「怎麼寫」，而是比較吃經驗，也就是面對怎麼樣的網站怎麼處理。因此，為了讓大家在短時間內累積經驗，這邊會有很多的範例，每個範例都有不同學習的點，讓大家盡量見識多一點的情況，有效率地熟悉爬蟲思維SOP。

單元 3 - 使用 Requests 與 BeautifulSoup: Ptt 範例
作業 1 - Dcard 爬蟲
單元 4 - 表格類型: Yahoo股市股價資訊範例 & Yahoo電影排行範例
單元 5 - 八大官股行庫買賣超爬蟲範例
單元 6 - 表單類型: 期貨籌碼盤後資料範例 - part 1
單元 7 - [選讀] 期貨籌碼盤後資料範例 - part 2
作業 2 - 使用多線程快速收集資料
單元 8 - 表單類型: 時間轉換網站範例 & PostMan
單元 9 - 圖表類型: 嗨投資、Stock-ai 範例
單元 10 - 資料類型: 空氣品質監測網 & Regex
單元 11 - 資料類型: Pchome 24h 購物範例

再來會教到資料庫，包括 SQL (使用 MySQL) 與 NoSQL (使用 MongoDB)，也讓同學見識將爬下來的資料存入資料庫中，並做搜尋。

單元 12 - SQL 資料庫基礎概念
單元 13 - MySQL 下載與安裝
單元 14 - MySQL 語法教學
單元 15 - 將資料輸入 MySQL 資料庫
單元 16 - MongoDB 下載與安裝
單元 17 - 將資料輸入 MongoDB 資料庫
單元 18 - 從 MongoDB 中搜尋

再下來進到了「延伸教材」的部分，讓大家再更加體驗 Python 的其他應用。

章節 7 - 延伸教材: Selenium 瀏覽器自動化

Selenium，又被稱為爬蟲神器，其實是一個瀏覽器自動化的技術/工具，也就是可以讓瀏覽器彷彿有人在操作般，自動做操作。這項技術時常被當成爬蟲使用，也屬於爬蟲方法當中的底線王牌，也就是簡易爬蟲抓不了的網站通常會選擇使用 Selenium 來處理。

單元 1 - 什麼是 Selenium
單元 2 - 使用 Selenium
單元 3 - 半自動爬蟲 - 悠遊卡紀錄查詢範例
單元 4 - 補充教材: WooTalk 聊天機器人

章節 8 - 延伸教材: 空氣品質監控專案

雖然人類對健康的追求越來越高，但肺癌仍居高不下，甚至進展成被稱為「新國病」，因此近年來人民對空氣品質也越來越重視。

人們一天當中有約 90% 的時間在室內，而室內裡許多汙染物卻是室外的 2~5 倍濃度。室內空汙是時常被忽略卻相當值得被重視的議題。

雖然大多空氣清淨機已有內建 sensor，但無法長期收集數據，也無法主動式地在空氣汙染時發出警告通知。因此，此專案將展示製作一個自己的空氣品質監控器，除了可以知道即時的空氣狀況、蒐集數據，還可以做出主動式的通知。

此專案的五個主要功能：

1. 體驗軟硬體結合的有趣、好玩

2. 體驗/認識 知名微型電腦 (Raspberry Pi、Arduino)，與透過連線執行 Python 程式

3. 再次見識資料庫的使用

4. 做出真正可以幫助生活的工具

5. 打開想像力，啟發同學產生專案想法

專案中使用到的設備: (註：了解什麼是VOC)

微型電腦：Raspberry Pi 4 Model B
微型電腦：Arduino UNO R3
VOC-sensor: CCS-811 
VOC-sensor: TGS2600
PM2.5-sensor: SDS011
其他零件：杜邦線、麵包板

如果製作一個最簡易、單純 PM2.5 的空氣品質監控專案，則不須任何微型電腦與其他零件，唯一需要的零件為 PM2.5 的 sensor： SDS011。其本身附帶USB接頭，可直接接進桌電/筆電。不過課程中將透過兩台微型電腦連接不同的 VOC-sensor 讓同學認識這些知名設備，有興趣實作的同學可以再自行購買來連接。

另外會示範使用 Python 的 dash 框架來製作一個顯示數據的網站，同時見識如何將各 sensor 的即時數據輸到 MongoDB，再即時顯示在網頁上。最後再部屬資料庫與網頁至雲端，則達到隨時隨地可透過網頁看到即時數據的成果。

▼ 圖為開窗後，室內 VOC (由於釋放出去)，開始大幅下降的畫面。

章節 9 - 延伸教材: 認識人工智慧

人工智慧又是一個與 Python 相當關聯的詞。相信完全不了解人工智慧領域的同學，應該會好奇到底這些東西是什麼，到底是如何分析數據，因此在課程的最後，讓有興趣的同學，建立對此領域的基礎了解。

單元 1 - 什麼是AI、機器學習、深度學習
單元 2 - 體驗分析一百萬筆 Amazon 商品評價
單元 3 - 補充教材

章節 10 - 最終章

單元 1 - 結語

一如往常，在最終章寫下課程結語，希望同學在課程中都有豐富的收穫，不但對 Python 的了解大幅提升，學會製作進階的專案與各種相關技術，學會爬蟲各種相關知識與資料庫，甚至到知名微型電腦的應用，與認識人工智慧。最重要的是，希望課程對同學不只是提供寫法、領域知識上的幫助，更希望課程中的範例、專案可以啟發同學產生自己的專案想法，未來做出有趣、實用的程式，加油！

畢業於 UCSD 加州大學電腦科學系（全球排名第 14），並在多個領域累積豐富經驗，涵蓋程式交易專案合作、美國 UC Davis 全職工程師，以及台灣實體程式教學。秉持顛覆傳統教育的理念，致力打造頂尖程式課程，已累積超過 10,000 名付費學員。

▌線上課程：

• Python基礎課程[舊版]

• Python基礎課程[新版]

• Python進階課程

• 金融市場 x 程式交易

合作平台：PressPlay, Hahow, Udemy, YOTTA, 9vs1

課程介紹網站：https://www.learntocode.com.tw/how

課程有專屬的線上討論區，會在上面回答學員問題，同學也可以互相討論、協助。

未解答的問題將於一周內回覆。

比起基礎課程，這個課程有較多的作業給同學練習，且將具有挑戰性，例如讓同學將程式加上某個功能。由於同學已經會寫程式，更需要提升挑戰、自學、自行研究的能力，所以希望作業的設計同學會喜歡。

批改頻率：
作業預計於兩周內提供回饋。

批改方式：
視同學提供的方式批改，於 Hahow 提供作業則於 Hahow 介面回覆，使用線上討論區提供，其他同學也可以加入討論。

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