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這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
臺北市立大學 心理與諮商學系 危芷芬所指導 郭怡秀的 不同曖昧關係類型的未來關係走向：以嫉妒為中介變項 （2017），提出javascript教學ptt關鍵因素是什麼，來自於曖昧關係、嫉妒、嫉妒喚起情境、曖昧關係未來關係走向。
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Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)
為了解決javascript教學ptt 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 第二版和第一版做比較，增加下列內容： ★：全書增加約50個程式實例 ★：網路趨勢，了解輿情 ★：網路關鍵字查詢 ★：YouBike資訊 ★：國際金融資料查詢 ★：博客來圖書排行榜 ★：中央氣象局
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型爬蟲框架的Scrapy模組 在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： ☆：國際與國內股市資訊 ☆：基金資訊 ☆：股市數據 ☆：人力銀行 ☆：維基網站 ☆：主流媒體網站 ☆：政府開放數據網站 ☆：YouBike服務網站 ☆：PTT網站 ☆：電影網站 ☆：星座網站 ☆：小說網站 ☆：博客來網站 ☆：中央氣象局 ☆：露天拍賣網站 ☆：httpbin網站 ☆：python.org網站 ☆：github.com網站 ☆：ipstack.com網站API實作 ☆：Google API實作 ☆：Facebook
API實作 探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： ★：CSV檔案格式 ★：JSON檔案格式 ★：XML、Pickle ★：Excel ★：SQLite 在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： ☆：URL編碼與中文網址觀念 ☆：將中文儲存在JSON格式檔案 ☆：亂碼處理 ☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 ☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 ☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載
不同曖昧關係類型的未來關係走向：以嫉妒為中介變項
為了解決javascript教學ptt 的問題，作者郭怡秀 這樣論述：
本研究旨在研究曖昧關係中純曖昧與準愛情關係對曖昧關係走向的預測，以嫉妒為中介變項進行檢核。 曖昧關係是介於友誼關係與愛情關係之間，一種「朋友以上，戀人未滿」未能言明的關係，依照個人維持曖昧關係之動機，又可細分為純曖昧與準愛情（郭怡秀、危芷芬，2012；Kuo & Wei, 2013）。前者指個人僅想維持朋友以上，戀人未滿的曖昧關係；後者則是以曖昧關係為跳板，期望與對方發展為親密關係（Kuo & Wei, 2013）。純曖昧與準愛情關係中，關係不確定性容易產生負向感受，也可能將關係轉化（Afifi & Reichert, 1996; Bevan, 2004; Dainton & Aylo
r, 2001; Knobloch, 2006; Knobloch & Solomon, 2002; Knobloch & Theiss, 2011）。Bevan（2004）指出，當個人經驗到嫉妒時，可以主動因應以降低不確定性。故研究者欲探討純曖昧與準愛情在嫉妒狀態下，是否會發展出不同的關係走向，而使兩種曖昧關係更能被區分與辨識。 研究者依照本研究之架構與假設，編製自陳式問卷包含「嫉妒情境量表」、「曖昧關係走向量表」與「基本資料」等三部分。本研究於Facebook與批踢踢實業坊（PTT）招募20歲（含）以上之成年人參與者，採取便利抽樣及滾雪球抽樣，然後邀請參與者在mysurvey網路問卷平台
填答問卷，共獲得有效問卷282份，參與者年齡平均為26.51歲，包含115位男性、165位女性以及1為其他性別者。研究者設計篩選題排除沒有維持曖昧關係經驗者，再請參與者依照近一次的曖昧經驗選擇曖昧類型，接著以JavaScript語法隨機分派受試者填寫三種嫉妒情境版本之一：性親密、受他人吸引以及過去戀情。參與者依經驗填答隨機分派嫉妒情境之嫉妒情緒後，回答曖昧關係的走向：疏離曖昧對象、繼續維持曖昧關係與欲邁入愛情關係。 本研究採用多變項變異數分析、階層迴歸以及Sobel’s t考驗進行假設檢驗，研究結果支持H1：曖昧關係類型預測曖昧關係走向；H3：曖昧關係類型預測嫉妒情緒；H4：嫉妒情境預測嫉妒
情緒；H5：嫉妒情緒預測曖昧關係走向。並部分支持H2：嫉妒情境預測曖昧關係走向；H6：嫉妒情緒為曖昧關係類型、嫉妒情境對曖昧關係走向的中介變項。
Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術
為了解決javascript教學ptt 的問題，作者陳會安 這樣論述：
☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序 ☛ 資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。 ☛ 網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園
後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。 ☛ 本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。 適用讀者 ✎ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 ✎ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。 本書提供線上資源下載 ☛ fChart