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使用Python搜刮網路資料的12堂實習課

為了解決運彩官網的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：

　　網路爬蟲是AI範疇中， 　　取得資料與儲存的一項重要技能， 　　而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 　　全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 　　在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： 　　Thonny　　　　Jupyter Notebook　　　requests 　　json　　　　　csv　　　　　　　　　　re 　　xlrd　　　　　BeautifulSoup

　　　　　Selenium 　　sqlite3　　　　mysql　　　　　　　　pymongo 　　pyinstaller　　Scrapy　　　　　　　　pyautogui 　　並學習如何擷取以下的幾種網站： 　　☑大學網站的焦點新聞頁面    ☑政府公開資訊網站 　　☑即時新聞網站標題、內容、圖片    ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 　　☑銀行網站之匯率資料擷取    ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 　　☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取    ☑網路書店暢銷書排行榜 　　☑股市網站財經新聞    ☑線上購物網站產品資訊 　　☑名言佳句範例網站    ☑台灣證券交易所股票

資訊 　　☑Dcard梗圖下載    ☑台灣運彩官網資訊 　　☑Mobile01討論區貼文     本書特色 　　✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 　　✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX 　　✪使用requests模組取得網路上的資料 　　✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 　　✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 　　✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 　　✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 　　✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 　　✪利用

排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 　　✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料

運彩官網進入發燒排行的影片

以機器學習預測美國職籃NBA比賽

為了解決運彩官網的問題，作者周席廷 這樣論述：

透過蒐集美國職籃NBA 2016-2017賽季例行賽的資料，來分析NBA勝負在運動彩券讓分盤中能達到多少的準確率，希望找出一個有利於玩家的模型來預測運動彩券讓分盤的勝負，並提高玩家或球迷們購買運動彩券的收益，運用機器學習的支持向量機、隨機森林、人工神經網路、羅吉斯迴歸、線性機率模型等方法來做預測比較，並打破傳統對強隊的迷思以及主場優勢的比較，經機器學習演算後發現支持向量機模型有最佳的預測能力，準確率為59.9%，還比較了傳統只預測單純勝負的賭局與運彩讓分盤的差異，並從結果中發現熱門程度可以在美國職籃NBA比賽中進行運用且有不錯的效果，最後說明近幾年三分球的熱潮。