防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
生成式AI×穩健提示爬蟲技術 I 數據抓取篇: 爬蟲×OCR×多模態API應用×Perplexity AI Comet Generative AI×Robust Prompted Sampling
《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇
內容簡介
https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k
《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇
★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。
★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。
★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。
★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。
★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。
你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。
接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。
更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。
最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。
專業推薦
崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士
住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士
錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士
伽碩職訓中心執行長─郭明洽
昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆
元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋
極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫
產品目錄
1.1 Google Colaboratory 安裝
1.2 Anaconda-Jupyter Notebook 安裝
1.3 Jupyter Notebook 介紹與建立Kernel
▌第2章 Pandas 資料框的操作及PyArrow 和Polars 應用
2.1 Pandas 的介紹與基礎讀檔
2.2 多欄位取值
2.3 多列取值
2.4 合併資料框
2.5 提取和取代字串
2.6 兩個條件以上取值
2.7 操作後的csv 寫出
2.8 PyArrow 和Polars 應用
▌第3章 提示工程、情境工程與直覺式開發
3.1 單樣本範例和多樣本提示(One-Shot or Few-Shots Prompt)
3.2 提示工程與情境工程說明與比較
3.3 ChatGPT 和Claude AI 用於程式開發協作
▌第4章 Perplexity AI Comet 瀏覽器進行摘要與探勘
4.1 Perplexity AI Comet 介紹與安裝
4.2 PChome 探勘關鍵字並結合Gmail 發送
4.3 Goodinfo 網站設計投資策略的提示語
4.4 比較多家電子零件採購網站的AI 摘要
4.5 查詢高鐵時刻表並結合Google 行事曆
▌第5章 常見的防爬三套件
5.1 Chrome 模擬器用於雲端IDE
5.2 fake-useragent、undected-chromedriver 和selenium 介紹
5.3 進出口商情爬取實作
▌第6章 提示語撰寫範例
6.1 Prompt I: 猜測網頁結構
6.2 Prompt II: 給予一定的網頁元素
6.3 Prompt III: 特殊結構
▌第7章 多模態API 的申請
7.1 Google AI studio 的Gemini API 申請(Gemini Flash 2.0)
7.2 Groq AI API 申請(Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct)
▌第8章 常見中文OCR 實作與多模態辨識
8.1 PaddleOCR 應用
8.2 EasyOCR 應用
8.3 Groq AI AP 用於圖片辨識實作
8.4 Gemini Flash 2.0 用於圖片辨識實作：發票辨識為例
8.5 Selenium 結合OCR 實作
▌第9章 爬蟲範例實戰
9.1 日本不動產價格爬取實作
9.2 PChome 股價爬取實作
9.3 ESG 永續報告書爬取實作
9.4 公開資訊觀測站即時重大資訊爬取實作
9.5 Requests 模組結合styler 著色應用：以溫室氣體盤查數據應用為例
9.6 Requests 模組結合plotly 繪製旭日圖應用：以溫室氣體範疇一和範疇二為例
9.7 永續發展債券抓取實作
▌第10章 交易指標爬取應用實戰
10.1 常見交易指標與乖離率介紹
10.2 交易指標結合yfinance 實作AI 概念股
10.3 交易儀表板優化實作
10.4 Goodinfo 台灣股市+NotebookLM 分析
10.5 上市公司年報爬取實作
▌第11章 Resend API 寄信模組與SMTP 模組實作
11.1 SMTP 寄信模組應用實作
11.2 Resend API 寄信模組應用實作
11.3 結合爬取最新商情並寄信應用實作
11.4 公開資訊觀測站即時重大資訊爬取並寄信實作
▌第12章
12.1 Gemini AI 教育版考試說明和介紹
12.2 Gemini AI 教育版考試備考技巧
12.3 獲取Gemini AI 教育版證書
作者介紹
早年從人因互動設計切入科技產業，投入觸控IC 與模組研發，奠定堅實技術基礎。赴歐深造期間，師從符號計算大師Bruno Buchberger 教授，並於深度學習權威Sepp Hochreiter 教授實驗室研習AI 與機器學習，曾於HagenbergSoftwarePark 的RISC 公司實習，專注醫療影像的AI 應用。
返台後投入智慧製造與數位轉型，協助企業導入AI 解決方案。
現為中華民國內部稽核協會講師，並於嘉南藥理大學、天地人文創平台、勞動部產發署等單位授課，亦擔任大學業界偕同專家與企業數位顧問，推動AI 與產業實務接軌。
學經歷：
￭ 奧地利林茲大學 資訊系碩士畢業
￭ 中華民國內部稽核協會 講師
￭ 經濟部產業發展署AI授課 講師
￭ 天地人文創講堂 講師
￭ 教育部部定 講師
￭ 聯成電腦 講師
￭ 勞動部雲嘉南分署大數據 講師
￭ 台南失業者訓練班 講師
￭ 勞動部產業人才投資方案課程Python、電商行銷、數據科學 講師
￭ 高雄市勞動局產業新尖兵 講師
￭ 台南市伽碩職訓中心講師
￭ AI GO講師生成對抗網路(數發部產業發展署)
￭ AIGO 講師Kaggle 數據平台實戰 (數發部產業發展署)
￭ 台灣產業發展協會ESG 種子師資
￭ 國立政治大學電算中心技術師
￭ 義隆電子研發工程師
￭ 113 年國道智慧交通管理創意競賽優選作品
規格
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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