在上一章中，我們使用 Import File 功能將檔案匯入 EMILY 中，並且到 WorkSpace 確認檔案是否成功匯入，最後利用 Insert Text 將檔案內的內容插入 Google 搜尋的欄目中，但是如果說我們需要大量資料搜尋處理時，我們這時候就能夠藉由本章的重點「循環表格」來協助我們解決。
回顧前一天文章：Five mins RPA | 4.匯入檔案進行動態搜尋
EMILY.RPA 提供了循環表格工作和循環條件工作的功能。我們今天要利用循環表格工作中匯入 CSV 資料集的方法，將表格內每一列資料暫存起來。我先建立出一個 CSV 資料集，裡面包含了鬍鬚張在台北的幾個分店，我希望能夠快速的將把這些分店的評價、地址整理起來，以方便進行分店管理。
我們將循環工作得到的結果可以搭配環境變數使用 (格式為 %FileName%)，之前有提及到在 EMILY 中可以輕鬆地選擇並匯入特定來源檔案到指定工作資料夾中，還可以動態的指定檔案的名稱。為了可以隨時修改工作資料夾中的檔案名稱，我們可以使用 %FILENAME% 這個變數，這個功能的靈活性在於讓 EMILY.RPA 根據工作資料夾中的檔案名稱來動態指定檔案。
在檔案名稱中使用 %FILENAME% 變數，FILENAME 可以由我們任意修改，這樣自動化程式執行時，就會以工作資料夾內檔名一樣為 FILENAME 的檔案內容來進行取代，以達到我們動態指定的效果。這兩種方法都是常見的使用方式，我們可以直接從今天的實際訓練介紹來快速了解。
我們將剛剛鬍鬚張台北分店的 CSV 檔案匯入 EMILY 中，點選左上角的 Import File 匯入，這邊命名為 Keyword.csv，完成後點選右下角紅圈的 WorkSpace 確認檔案是否成功匯入，完成後點選 Iterator 進行循環工作表，我們工作表選擇剛剛匯入的 Keyword。
進入 Iterator 後，我們可以首先預覽 Keyword 檔案的內容，可以看見主視窗對於 CSV 的處理方式，分別有 Seperator (切割方法) 跟 Skip Lines (略過行號)，因為我們只有一個 Table，所以切割方式選擇 COMMA，而在略過行號選擇0，意思是不跳過 CSV 的行。完成後點選 Test 以查看結果，我們得到第一行為「關鍵字」。
此時我們確定後再點選一次 WorkSpace 可以看到「row-關鍵字.txt」被儲存下來了。這個為循環的暫存檔。打開後裡面的內容為一行「鬍鬚張 台北民權店」，所以只要呼叫這個檔案就可以插入「鬍鬚張 台北民權店」。
前往網址 https://google.com，並使用 Insert Text 就可以將檔案內的「鬍鬚張 台北民權店」內容輸入至搜尋框，我們完成後執行 Enter。
我希望能夠保存鬍鬚張的評價和地址資料，我們點選 Retrieve Content 進行保存內容。進入 Retrieve Content 後決定抓取的檔案類型為Text，直接用點擊星級即可完成紀錄，我們這邊在 FileName 設定名稱應用上環境變數，在 Filename 中我這邊寫是「%row-關鍵字%-評價」，這句話的意思是，機器人會從工作資料夾中尋找「row-關鍵字」這個檔案，並且把裡面的內容替換為檔案名稱，最後再補上「-評價」命名。我們可以進行測試，完成後按下 OK。
我們回到 WorkSpace 中，可以在工作資料夾看見「鬍鬚張 台北民權店-地址.txt」和「鬍鬚張 台北民權店-評價.txt」皆被儲存了下來，確認資料有被抓取下來。
最後我們點選 Stop Iterator 來結束我們這一次個工作循環，這樣就完成了我們本次的自動化訓練，但是我們只有執行一次欸？沒事的，因為步驟都相同，所以自動化機器人已經自行記住。
剩下的工作機器人會自動處理好，我們只要確定在執行完成後。資料夾中有我們的檔案即可. Nice
黃仁勳的一句話讓這個世界都瘋了，身為與數據打交道多年的我們能做些什麼呢? 很簡單就是跟著一起瘋。「You Learn the more, you Get the more.」。沒想到鐵人賽又一年了呢，這篇是 【Five mins RPA】 系列文章除此之外也歡迎大家走走逛逛關於我過去的文章
一個正在為 300 多萬訂閱的 Youtuber 服務的資料科學家，擅長將商管行銷導入機器學習與人工智慧，並且從大量的數據中找出 Insight，待過 FMCG、Communication、Digital Marketing，最近一直在資訊圈打滾，趕著不被這波人工智慧浪潮給吞噬，寫文章寫了好一段時間了，期待著這個社會每個人能在各個角力間不斷沖突而漸能找到一個平衡點並回歸最初的初心。
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