在此次的30天鐵人賽過程中，我大致上會將學習過程分成幾個階段，分別為:

-網路爬蟲之概念、流程、原理介紹
-爬蟲實際範例詳細介紹
-Python使用語法概念學習
-實際創作

在本日我將會先簡述各個主題的學習目標及規劃，以下是內容的介紹:
(本學習計畫安排有使用ChatGPT作為輔助工具)

第一階段：網路爬蟲之概念、流程、原理介紹

學習目標：
• 理解網路爬蟲的基本概念和工作流程
• 掌握爬蟲的基礎理論，像是HTTP協議、HTML結構、反爬蟲機制

內容規劃：

1. 網路爬蟲之基本概念
   o 學習什麼是爬蟲，並了解它的應用場景。
   o 爬蟲如何發送請求並獲取網頁數據。
   o 爬蟲的法律與道德問題（如網站的使用條款、隱私政策等）。

2. 爬蟲工作流程
   o HTTP請求/響應機制介紹，學習GET與POST請求的區別。
   o 理解網頁的生命週期與瀏覽器渲染的過程。

3. HTML/CSS基礎
   o 學習HTML標籤、屬性、DOM結構等基礎知識。
   o 掌握如何從HTML結構中識別需要抓取的數據。

4. 反爬蟲機制
   o 常見的反爬蟲技術，如IP封鎖、頻繁請求限制、Captcha驗證。
   o 如何設置請求頭模擬瀏覽器行為。
   o 如何使用代理IP、設置隨機延遲來避免被封鎖。

第二階段：爬蟲實際範例詳細介紹

學習目標：
• 了解網路上現有的爬蟲範例，分析不同應用場景中的技術實現
• 學習如何從實際案例中提取關鍵技術與解決方案，應對不同類型網站的爬取需求

內容規劃：

1. 範例1：靜態網站數據抓取
   o 閱覽一些經典的靜態網站爬蟲範例，例如新聞網站或商品比價平台。
   學習如何抓取靜態頁面中的數據，例如文章標題、商品價格等。

   o 學習分析該範例中使用的技術工具，如requests與BeautifulSoup。
   o 討論範例的結構設計、如何解析HTML，以及數據提取的具體步驟。

2. 範例2：動態網站數據抓取
   o 搜尋電商網站或社交媒體平台的實例，
   o 學習理解Selenium或Playwright這些工具的模擬瀏覽器行為，
   嘗試解決JavaScript渲染的問題。
   o 嘗試學習範例中的挑戰，如動態加載、無限滾動頁面等，
   並分析如何應對這些技術難題。

3. 範例3：應對反爬蟲機制
   o 找尋一些突破反爬蟲技術的範例
   o 探討範例中的反爬蟲措施是如何實施的，並了解解決方案。
   o 學習範例的調試過程和如何通過優化提高穩定性。

第三階段：Python使用語法概念學習

學習目標：
• 掌握Python的基本語法與數據處理工具，熟悉常用爬蟲相關庫的使用
• 為實作更複雜的爬蟲奠定基礎

內容規劃：

1. Python基礎語法複習
   o 變數、資料結構（如列表、字典）、條件判斷與迴圈等基礎語法。
   o 文件讀寫操作，將爬取到的數據存入文件或數據庫。

2. 常用爬蟲庫學習
   o requests：學會如何發送HTTP請求，模擬瀏覽器進行網頁訪問。
   o BeautifulSoup：解析HTML，提取指定的數據。
   o Selenium：模擬使用者的操作，爬取動態加載的數據。
   o Scrapy：學習這個高效爬蟲框架(大規模爬取需求)。

3. 數據處理與存儲
   o pandas：學習如何處理數據，並將抓取到的資料轉換為結構化數據。
   o CSV與JSON文件存儲：將數據寫入CSV或JSON文件，並學習從文件中讀取數據。
   o 打好資料庫的基礎：試著了解如何使用SQLite或是MySQL將數據存入資料庫。

第四階段：實際創作

學習目標：
• 綜合應用之前學到的知識，完成一個完整的網頁爬蟲專案
• 解決實際專案中的各類技術挑戰，完成數據抓取與存儲

內容規劃：

1. 專案題目選擇

2. 設計爬蟲架構
   o 規劃爬蟲的工作流程，包括目標網站的分析、抓取數據的類型、頻率控制、反爬蟲措施等。
   o 決定如何存儲數據，選擇存入資料庫或CSV/JSON文件。

3. 數據抓取與清洗
   o 根據設計，開始實際抓取數據。確保爬蟲穩定運行，並對數據進行清洗，處理異常值或缺失數據。

小結:
今天的進度主要是為自己為期一個月的學習計畫訂定一個完整的規劃及目標，
雖然之後仍可能會因為計畫趕不上變化，而更改原本的學習計畫，
但也是因為我是安排許多章節來分開學習的，所以就算最後有幾個小章節來不及完成，
我依舊可以從這30天內學習到很多知識點，就…走一步算一步吧。