讀到這邊的各位，相信都有看完前面的教程，大家應該都很順利吧，這周也比照以往慣例，來複習這禮拜所學的東西吧！

Day 22：
我們使用了政府資料開放平台的API去接Python程式，若是讀者有興趣也可以試試其他API，例如Gmail API、Gitlab API等等的，更多API可以參考這個網站裡面有大大整理的各大開放API。

Day 23：
我們利用requests去爬取網站上的資訊，個人認為，這個是一個蠻實用的功能。

事實上，若你的電腦或是伺服器是24h開著的，可以透過Python的任務管理去自動排程，看是要一個禮拜更新一次或者是一天更新一次去向使用者發出資訊，上禮拜教的取得用戶ID就是可以透過儲存用戶ID去向每位使用者發出訊息喔。

Day 24：
我們使用Bing的image creator搭配selenium爬蟲去爬取網站上的圖片，我們選擇image creator的原因其實很簡單，因為它生產速度快，相比stable diffusion，image creator對中文字正確率更高，大家在爬蟲時不知道有沒有遇到很大的問題呢，大部分應該都是抓取不到元素而報錯吧，若有問題歡迎在下方討論。

Day 25：
我們使用Google的聊天機器人，就如文章提到的，Bard的文字產生速度比Chatgpt跟Bing Ai還來的快，還有一點是，Bard的Api key相對好取得，Chatgpt只有剛辦帳號時的18美元流量可使用，Bing Ai則是產生速度實在是太慢了，所以兩者在這都不是很好的方案。

Day 26、28：
我們將前面寫好的程式設定成可以在背景中執行的工作，不得不說，實際用起來比想像中方便，假如把前面的程式包在一起，讓程式可以針對不同的關鍵字做不同的回應，用起來就像真的真的聊天機器人，且自訂性高，想設定什麼關鍵字就設定什麼。

Day 27：
我們介紹了樹梅派的生平、作業系統安裝及環境架設，對程式設計有興趣的推薦買一塊來玩看看，功耗很低可以把它當作一個簡易伺服器來放著24小時也不錯。

課後作業

在最後一個禮拜，也別忘記給自己一點挑戰喔

1. 將這個禮拜學的不同程式包在一起
2. 自定義關鍵字讓使用者有不同的選擇(ex.使用者輸入"天氣 高雄市"，程式就會去搜尋高雄市的天氣資訊 etc.)
3. 嘗試熟悉Linux作業系統的語法