「鮭魚均，因為一場鮭魚之亂被主管稱為鮭魚世代，廣義來說以年齡和臉蛋分類的話這應該算是一種 KNN 的機器學習，不正經的數據分析師，畢業後把人生暫停了半年，在 Google 和 AWS 辦過幾場演講，緩下腳步的同時找了份跨領域工作。偶而慢跑、愛跟小動物玩耍。曾立過很多志，最近是希望當一個有細節的人。」

YT Data API 教學 - 利用 Colaboratory 測試 Python

YouTube Data API 的開放是劃時代的改變，對於影音串流、數位行銷的工作者，有了更加彈性的資料運用方式，可以更靈活的追蹤每一部 Youtube 影片的觀看次數、留言數、甚至是更多的影片資訊，時時刻刻分分秒秒的，追尋著即時資料的變動。這篇是 Python - 數位行銷的 Youtube 分析教學系列文章的第 4 篇，也是我參加 2021 iThome 鐵人賽中系列文章的第 4 天。
系列文章：Python — 數位行銷分析與 Youtube API 教學
昨日回顧：Youtube API - 將 Google Cloud Platform 專案串接 Data API

關於 Google Colaboratory

Google Colaboratory (又稱為 Colab ) 是由 Google 所提供的一個雲端程式開發工具平台，因為深度學習常用的 Tensorflow 支援性的關係，Google Colab 經常被應用在機器學習研究和深度學習的開發項目上。與 Google Docs 和 Google Sheet 類似，Google Colab 能夠在瀏覽器中直接進行專案研究和開發，並且允許你在許多人之間分享專案，但是最重要的是，它可以「免費」使用。

考量到本系列文章可能有無程式背景的使用者，在環境設置上可能比較不是那麼友善。因此基本上會推薦不需要安裝，且方便性與相容性最佳的 Google Colab 進行 Python 的開發與練習，你無須進行太多的電腦環境設定，只要你能夠連上網路，就能夠讓大家快速上手做測試以及進行簡易的程式開發。Google Colab 提供了免費訪問GPU 的機會，讓你不需要任何註冊就能進行程式設計與快速訓練模型。

• 我在操作會使用 Anaconda 的 Jupyter 做程式操作，個人建議程式設計開發者可以在自己熟悉的開發平台上進行，無論 Anaconda、Pycharm、Jupyter、Spyder、或者是 IDE 的 Sublime 與 Visual Studio Code，只要能夠在自己熟悉的平台上做開發即可，當然也歡迎大家嘗試使用 Google Colab 做開發(?)

開始你在 Colab 上的第一個程式：只需要 5 分鐘

今天會提及一些基本功能的測試，讓你能夠快速地瞭解 Google Colab 的使用以及介面操作方式，首先進入 Google Colab。應該能夠看到一個類似這樣的介面。當我們在專案的 Dahsboard 時，可以點選右下角的「新增筆記本」來新增一個新的專案。

• 開啟你的 Google Colab
  這是你的專案筆記本。你可以點擊左上角的 "Untitled.ipynb "來改變文檔的標題，或者點擊右上角的 "共用 "來與其他人分享這個檔案。在這裡以我們以 "iThome-2021-This-is-Colab" 為專案命名，副檔名會自動設定為 .ipynb 檔。每個筆記本都由一個單元格的列表組成。這些單元格可以包含文本註釋（在這裡你可以可能描述你正在做的事情）和代碼（你可以在這裡輸入Python並運行它）

• 確保 "Python "執行時的類型
  現在，點擊右上方的 "連接 "按鈕。這樣做之後，你應該看到一個綠色的打勾符號 (v)，表明你已經成功連接到 GPU 來執行你的程式。為了確保一切正常，試著在筆記本上寫一些Python (可以嘗試點擊單元列) ，按下 SHIFT + ENTER鍵來執行它。

• 測試執行安裝包 (package)
  一般情況下，Colab 中的每個單元都運行 Python 代碼。然而我們也可以運行特殊的
  命令來下載安裝包，例如像是在命令前加一個！ ，這邊以 neural-style 測試安裝包功能是否正常
  程式碼：

!git clone https://github.com/anishathalye/neural-style.git

• 測試進入該專案路徑
  現在項目已經被下載，你可以使用cd命令，在colab中需要在它前面加上%。輸出的/content/neural-style就是你所在的新目錄，這邊以%cd 測試專案路徑是否正常。

%cd neural-style

• 測試把檔案匯出成為 python 檔 (.py)
  當你在 Google Colab 完成程式編寫，想要在你的主機端上直接執行的話，可以到 Colab 的檔案中選擇下載，下載為 .py 檔案，這樣就能夠將 Colab 所使用的 ipynb 檔轉為 python。

• 確認檔案是否有成功儲存
  點選左上方 Colab 的 Logo (∞) 可以進入到該檔案的雲端儲存位置，我們會直接導入 Owner 的位置，如果你的檔案有出現在資料夾內，像是 iThome-2021-This-is-Colab.ipynb，代表專案有成功儲存。

今天說明了 Google Colaboratory 的方法

統整一下今天的內容：

• 開啟與建立你的 Google Colab 專案
• 測試執行安裝包 (package) 是否能夠正常執行
• 測試把檔案匯出成為 python 檔 (.py)
• 確認檔案是否有成功儲存
• 當然，最重要的是你可以決定自己習慣的開發介面

除此之外，也歡迎大家走走逛逛關於我們團隊夥伴的文章
lu23770127 — SASS 基礎初學三十天
10u1 — 糟了！是世界奇觀！
juck30808 — Python — 數位行銷分析與 Youtube API 教學
HLD — 淺談物件導向與Design Pattern介紹
SiQing47 — 前端？後端？你早晚都要全端的，何不從現在開始？

Jerry Chien

【鮭魚均】 現職是 200 多萬訂閱 Youtuber 的數據分析師，專長在 Python 的開發與使用，大學雖然是資訊背景但總是斜槓跑到商管行銷領域，以工作角度來說的話，待過 FMCG、通訊軟體、社群影音產業，也算是個數位行銷體系出生的資訊人。這 30 天鐵人挑戰賽會從數位行銷角度去重新切入數據分析這件事情，期待這個資本主義的社會中，每個人能在各個角力間不斷沖突而漸能找到一個平衡點回歸最初的統計建立最終的初心。

下一篇：Youtube Data API 教學 - 抓取你的金鑰 API key