Python爬蟲實作觀念篇：想進入AI產業必須先認識這些工具！
身處大數據時代，Python爬蟲就如同一個客製化的搜尋引擎，不儘能快速取得資料，過程中還能過濾、採集，去除掉大量無關的資料，提升使用準確度，是數據分析中不可忽略的前置作業。本篇文章將從基礎的Python爬蟲運作原理講起，介紹常見的套件功能與使用時機！
Python網路爬蟲程式介紹
Python爬蟲是一種程式工具，常見手法是透過爬蟲（Spider）模擬使用者瀏覽目標網頁，針對網頁中細部資料，自動抓取所需資訊。在正常情況下，於搜尋引擎輸入關鍵字後，必須手動點進各項目連結取得對應資訊，而Python爬蟲可以有效地針對資料類別與名稱，快速擷取使用者想要的資訊。
在實作上，爬蟲又可分為「動態爬蟲」和「靜態爬蟲」，主要的差異在於爬蟲程式中有沒有指定特定網站。若有指定網站，靜態爬蟲可以直接針對此網站取得資訊；沒有指定網站的情況下，動態爬蟲則需模擬使用者的操作行為，如：輸入資料、點擊按鈕等，完成到達網頁的步驟後，才能開始爬取資料。
Python套件種類與架構介紹
隨著專案開發規模增大，將關聯性較高的程式碼抽出來，放在不同的檔案中分類，有益於提高程式碼的重用性且易於維護，此類型檔案稱為模組（Module）；而套件（Package）為囊括一組相關程式的大型檔案，是彙整各類模組的常用工具，目的是為了避免跟主程式與模組程式混淆。
以下介紹5種常見的 Python 套件，與使用時機：
- Pandas主要使用在數據操作，以 DataFrame 類別將資料以表格的形式呈現，如同辦公常用的Excel，並且有index指定索引方便操作。
- Numpy也屬於數據操作，但 Numpy 是由n維度形成的大量數據陣列組成，主要是搭配內建函式，讓使用者可以針對過量的數據進行快速方便的處理。
- TensorFlowTensorFlow 是一個資料流程圖，用於大量數值計算，也因為是流程圖所以更強調事件間的互動性，提高訓練及模型製作效率。
- BeautifulSoup常用來讀取 HTML 程式碼，自動解析出生成 BeautifulSoup 的物件格式，透過此套件，爬蟲就能針對解析後的格式，更有效地處理目標資料。此篇教學文章詳細講解如何用 BeautifulSoup4 套件解析網頁架構，取得我們想要的局部資料。
- SeleniumSelenium是動態爬蟲會使用到的重要套件，主要負責模擬人瀏覽網頁的行為，如：輸入、點擊等，適合用來抓取每天異動的股市資訊、航班資訊等網頁。
Python爬蟲教學範例：使用Requests函數抓取資料
當使用者打開一個網頁時，程式碼會向其HTTP伺服器發送請求（request），再利用Python程式中設定好的http條件，來抓取指定的網站。在做數據分析或網路爬蟲時，Requests 這個套件可以說是抓取資料的首要步驟。以下簡單教學requests的使用步驟：
步驟一：
首先，因為requests函數不屬於Python的預設模組，使用requests函數來抓取資料前，必須先利用pip指令安裝。
步驟二：
安裝完成後，在程式碼中import requests。
步驟三：
接著以最常使用的get為例，程式中會先輸入指定http網站，並將欲抓取的網站資料設定成一個物件，透過get與http的搭配，向網站提出get請求。
然而其他還有post, put, delete …等方式也都可以依不同需求搭配使用。
物件= requests.post('網址', data = {'key':'value'})
物件= requests.put('網址', data = {'key':'value'})
物件= requests.delete('網址')
物件= requests.head('網址')
為什麼常聽到AI人工智慧跟Python有關？
AI人工智慧與Python的關係密不可分，Python程式語言是人工智慧領域中，資料蒐集的基本工具，必須藉由一層層的Python語法疊加成爬蟲程式，抓取大量的數據資料，才能訓練機器學習，最終以系統性的方式分析資料，幫助各產業對內優化作業流程，對外提升使用者體驗。
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