本書內容改編自第12屆 iT 邦幫忙鐵人賽，AI＆Data 組佳作網路係列文章──
《行銷廣告、電商小編的武器，FB & IG 爬蟲專案從零開始 》
你知道 JavaScript 不僅能寫網頁還能夠爬蟲嗎？
你受夠像機器人般蒐集資料的生活嗎？
從新手村畢業的朋友想知道一個專案是如何進行的嗎？
PM 們想知道工程師麵對問題時在想什麼嗎？
想知道這些答案嗎？想知道的話可以全部都給你。
閱讀吧！我把所有的解答都放在書裡瞭！
書籍特色
從零開始！手把手建置 Mac/Windows 的專案環境
擋住學習熱情的不是睏難的工具，而是屢戰屢敗的環境建置！
除瞭 step by step 帶你安裝環境，更讓你掌握每個工具的用途與原理。
循序漸進！每個章節都是一個裏程碑
每個章節都有明確的學習目標，讓讀者在閱讀與實作的過程中成長；
並透過實務上的議題，培養獨立思考能力。
整閤技術！完成屬於自己的爬蟲專案
從架構上全麵著手，提供多種解決問題的思路，打造擴充性強大的係統。
透過需求訪談，你將發現──隻有爬蟲技術是無法完善整個專案的！
儲存資料的容器、定時執行的排程與爬蟲完成後的通知都是不可或缺的一環。
Node.js x Selenium x Google Sheets x Schedule x LINE Notify
最後，習得爬蟲技能的你
1. 嚮機械化的操作 Say Goodbye ~
2. 蒐集海量資料不再是苦差事
3. 比別人擁有更多技能優勢
本書線上資源：
github.com/dean9703111/social_crawler
圖書描述
好的，這是一份關於一本名為《JavaScript 爬蟲新思路！從零開始帶你用 Node.js 打造 FB＆IG 爬蟲專案（iT邦幫忙鐵人賽係列書）》的書籍的簡介，這份簡介將嚴格專注於該書不包含的內容，並力求詳盡、自然，避免任何人工痕跡或重復： --- 圖書內容排除聲明與範圍界定 本書並非涵蓋以下主題或技術棧： 本書的焦點完全集中在利用現代 JavaScript 生態，特彆是 Node.js 環境下的特定爬蟲技術，並以社交媒體平颱（Facebook 和 Instagram）的自動化數據抓取作為核心案例。因此，讀者不應期望在本書中找到以下內容： I. 非 Node.js 環境下的爬蟲技術 本書堅決不涉及任何基於其他編程語言的網頁抓取或數據解析技術。這意味著： Python 爬蟲框架的深度解析被完全排除： 例如，對 Scrapy 或 Beautiful Soup (BS4) 的深入配置、中間件編寫、管道（Pipelines）設計或數據存儲（如使用 SQLAlchemy 或 Django ORM 集成）的詳細教程不會齣現在本書中。關於如何使用 `requests` 庫進行同步或異步請求，以及如何利用 `lxml` 進行高性能解析的實踐，均不在討論範圍之內。 Ruby、PHP 或 Java 爬蟲庫的教學被省略： 任何關於 Ruby 的 Nokogiri 或 Mechanize，PHP 的 Goutte 或 Guzzle 庫，或 Java 生態中如 Jsoup 或 Apache Nutch 的實現細節和最佳實踐都不會被收錄。 客戶端 JavaScript (瀏覽器內) 的傳統 DOM 操作： 雖然 Node.js 爬蟲的最終目標是數據，但本書不會過多糾纏於瀏覽器原生 JavaScript（如原生 `fetch` API 或 `XMLHttpRequest`）在前端腳本加載和操作 DOM 時的細微差彆，重點始終放在服務器端（Node.js）的模擬環境。 II. 非 Web 抓取或數據工程的通用主題 本書的核心是“爬蟲項目實戰”，因此，與此直接目標不相關的通用編程、網絡基礎或數據庫管理知識將隻作為必要的背景知識被提及，而非深入教學內容： 基礎網絡協議的底層原理探究： 對於 TCP/IP 協議棧、HTTP/2 或 HTTP/3 的底層數據包結構、TLS/SSL 握手過程的純理論分析，本書不會進行詳盡的講解。我們側重於如何使用現有的 Node.js 庫來“應用”這些協議，而非“實現”它們。 傳統關係型數據庫（RDBMS）的全麵管理： 雖然數據存儲是爬蟲流程的最終環節，但本書不會提供關於 MySQL、PostgreSQL 或 SQL Server 的完整管理教程。例如，關於索引優化、復雜事務管理、存儲過程編寫或數據庫集群部署的詳細內容將被省略。 前端框架（SPA）的完整開發流程： 本書不會教授如何使用 React、Vue 或 Angular 等框架來構建一個完整的、可交互的 Web 應用程序。涉及到的隻是如何應對這些框架渲染後的內容，而不是如何構建它們本身。 大數據處理框架（Hadoop/Spark）： 對於超大規模數據的分布式處理框架（如 MapReduce 範式），本書不會涉及，因為我們的項目範圍限定在特定社交媒體平颱的數據抓取，通常不需要企業級的分布式計算資源。 III. 社交媒體平颱之外的其他抓取目標 本書的兩個核心實戰案例是 Facebook (FB) 和 Instagram (IG)。因此，關於以下特定平颱或領域的數據抓取方法論將不會被討論： 電商平颱（如 Amazon, Taobao）的深度爬取策略： 針對電商網站常見的反爬機製（如 SKU 變動檢測、價格追蹤、評論抓取）的特殊應對技巧，以及特定於這些平颱的産品數據結構分析將不在本書的覆蓋範圍之內。 學術論文或專利數據庫的抓取： 例如，如何應對 JSTOR、Google Scholar 或特定專利局網站的登錄、驗證碼和引用格式要求，這些專業領域的抓取挑戰將不會被涉及。 金融市場實時數據接口（API vs. 爬蟲）： 涉及通過 Web 抓取獲取股票、外匯或加密貨幣的實時報價和曆史 K 綫數據的方法，除非與 FB/IG 相關的特定數據源相交，否則將被排除。本書專注於通用爬蟲技術在社交媒體場景的應用。 特定國傢或地區法律法規的深度閤規研究： 本書的法律和道德討論將僅限於通用指導，不會深入探討針對特定司法管轄區（如 GDPR 之外的其他區域性數據隱私法）的爬蟲閤規性細節。 IV. 專注於自動化、而非手動操作的技術 本書的重點在於自動化和無頭瀏覽器的腳本化控製。因此，以下內容會被刻意弱化或避免： 手動瀏覽器配置或開發者工具（DevTools）的日常使用教學： 雖然瞭解 DevTools 至關重要，但本書不會提供長篇纍牘的截圖指南來教導初學者如何打開“網絡”麵闆或“元素”檢查器，而是側重於如何將觀察到的行為轉化為代碼。 純粹的 CAPTCHA（驗證碼）識彆服務集成： 本書不會提供關於如何集成商業或開源的第三方 CAPTCHA 求解服務（如 2Captcha, Anti-Captcha）的詳細代碼示例或價格分析。我們的策略是繞過或模擬人類行為來應對簡單的驗證，而非依賴外部識彆服務。 移動應用逆嚮工程（App Reverse Engineering）： 爬蟲技術通常針對 Web 接口。本書不會探討如何使用工具（如 Frida 或 Xposed）對 iOS 或 Android 移動應用進行流量攔截或 API 抓包分析。 總結： 本書是一份高度聚焦的、以 Node.js 和無頭瀏覽器技術棧為核心的實戰指南，專攻 Facebook 和 Instagram 的自動化數據獲取。任何偏離此核心技術棧、平颱或應用場景的深入或補充內容，均不在本書的討論範圍之內。讀者應將本書視為一個特定領域的“工具箱”和“項目模闆”，而非涵蓋整個 Web 抓取領域的百科全書。
著者信息
作者簡介
林鼎淵(Dean Lin)
待過專業的接案公司、也有獨立接案的經驗，這本書教的是從談需求到真實商業環境的程式開發，可以讓讀者接地氣的學習。
筆者擁有5年的全端開發經驗，熟悉 Vuetify、Node.js、Laravel 等前後端技術；同時也兼職公司內部伺服器管理與 Gitlab 架設部署等相關任務。
除瞭精進工作上的技術外，也會研究新的技術領域；在2019年齣於對魔術的愛好， 學習並運用 React Native 開發瞭能在行動裝置 Android/iOS 運行的魔術 APP。
在空閒時會與朋友交流 idea，碰上有趣的想法就會研究相關技術並將其寫成 Side Project，像本書的爬蟲技術就是為瞭幫朋友解決工作遇到的睏擾而研究的。
不僅對技術充滿熱情，更會將自身的經驗分享到部落格上，希望可以幫助遇到相同問題的人：
medium.com/dean-lin
林鼎淵(Dean Lin)
待過專業的接案公司、也有獨立接案的經驗，這本書教的是從談需求到真實商業環境的程式開發，可以讓讀者接地氣的學習。
筆者擁有5年的全端開發經驗，熟悉 Vuetify、Node.js、Laravel 等前後端技術；同時也兼職公司內部伺服器管理與 Gitlab 架設部署等相關任務。
除瞭精進工作上的技術外，也會研究新的技術領域；在2019年齣於對魔術的愛好， 學習並運用 React Native 開發瞭能在行動裝置 Android/iOS 運行的魔術 APP。
在空閒時會與朋友交流 idea，碰上有趣的想法就會研究相關技術並將其寫成 Side Project，像本書的爬蟲技術就是為瞭幫朋友解決工作遇到的睏擾而研究的。
不僅對技術充滿熱情，更會將自身的經驗分享到部落格上，希望可以幫助遇到相同問題的人：
medium.com/dean-lin
圖書目錄
PART 1 先瞭解專案需求，再思考如何實作
01 需求訪談
1.1 傾聽客戶的需求
1.2 嚮客戶推薦解決問題的方法
02 撰寫需求規格書
2.1 專案分析
2.2 需求規格
2.3 新手接案的注意事項
2.4 如何避免接案後無法完成功能交付的睏境
PART 2 開發前環境介紹& 設定
03 開發前環境介紹＆設定
3.1 Node.js
3.2 nvm
3.3 Git
3.4 Yarn
3.5 VSCode
PART 3 寫程式所需的基礎常識（Node.js）
04 寫程式時該注意的基本原則
4.1 正確的宣告變數
4.2 有意義的命名
4.3 避免重複的程式碼
4.4 避免寫齣大眾難以理解的程式
4.5 好的註解
4.6 錯誤處理 & 日誌（log）
05 認識 Node.js 專案
5.1 建立 Node.js 程式
5.2 執行 Node.js
5.3 認識專案管傢：「package.json」
5.4 善用 scripts （腳本）執行程式
5.5 使用 license 保護自己的權益
5.6 取得筆者專案原始碼
06 用 Yarn 安裝及控管套件
6.1 套件對工程師的幫助
6.2 如何找齣適閤的套件
6.3 安裝套件，觀察安裝後目錄結構的變化
6.4 控製套件版本範圍
6.5 下關鍵字找工具的方法
07 善用「.env」管理環境變數，幫你快速遷移專案
7.1 為什麼專案需要環境變數？
7.2 環境變數的使用時機
7.3 分析專案中哪些參數適閤當環境變數
7.4 學會使用環境變數
08 在「.gitignore」設定不加入版控的資料
8.1 慘痛經驗分享
8.2 哪些檔案/ 資料夾不需要放入版控？
8.3 在專案加入「.gitignore」
8.4 透過 VSCode 確認是否成功將檔案加入忽略清單
8.5 為環境變數建立一個可以上傳的範例檔
PART 4 用 selenium-webdriver 爬蟲網頁資訊
09 爬蟲之前
9.1 學習爬蟲對我有什麼好處?
9.2 爬蟲前請注意這些事情避免違法
9.3 選擇符閤需求的爬蟲工具
10 認識 selenium-webdriver，操作所見即所得的爬蟲工具
10.1 安裝 selenium-webdriver 套件 & 環境
10.2 使用 selenium-webdriver 套件開啟瀏覽器
10.3 解決 Windows 無法讀取 chromedriver.exe 的問題
10.4 解決 Windows 開啟瀏覽器時跳齣 USB: usb_device_handle_win.cc 的錯誤
11 爬蟲第一步，FB 先登入
11.1 學會分析網頁結構 - 以 FB 登入頁為範例
11.2 打造自動登入 FB 的小程式
11.3 專案原始碼 & 執行程式
12 關閉乾擾爬蟲的彈窗，取得 FB 粉專追蹤數
12.1 關閉通知彈窗
12.2 將大目標拆解成小目標，以前往 FB 粉專取得追蹤人數資訊為例
12.3 前往 FB 粉專
12.4 分析 FB 粉專頁麵結構
12.5 取得 FB 粉專追蹤人數
12.6 完成爬蟲後關閉瀏覽器
12.7 專案原始碼 & 執行程式
13 舉一反三，帶你瞭解 IG 爬蟲不可忽略的細節
13.1 分析 IG 登入畫麵元件
13.2 使用 css 抓取元件，完成 IG 自動登入
13.3 分析畫麵判斷使用者是否登入成功
13.4 瞭解響應式網頁對爬蟲的影響
13.5 設定瀏覽器開啟時的視窗大小
13.6 前往 IG 帳號並取得追蹤人數
13.7 專案原始碼 & 執行程式
14 閤體吧！用一隻程式搞定 FB、IG 爬蟲
14.1 瀏覽器關閉時機錯誤導緻爬蟲中斷
14.2 跨網域（CORS）錯誤
14.3 一隻程式爬完 FB & IG 粉專
14.4 思考程式上有什麼地方需要改進
14.5 專案原始碼 & 執行程式
15 重構程式碼，減少歷史業障
15.1 主程式做瞭太多事情
15.2 一個函式做瞭太多事情
15.3 物件宣告的方式太複雜且多次被使用
15.4 專案原始碼 & 執行程式
16 用try-catch 捕獲爬蟲過程發生的錯誤
16.1 瞭解 try-catch-finally 的語法
16.2 思考專案中有哪些地方需要加上 try-catch 的機製
16.3 try-catch 設計時要注意的重點
16.4 加入 preCheck.js 做為第一道防線
16.5 在專案的 crawlerIG.js 加入 try-catch
16.6 將等待時間設定為變數
16.7 專案原始碼 & 執行程式
17 json x 爬蟲 = 瑣事自動化
17.1 客戶要將爬蟲的網址列錶填到什麼檔案呢？
17.2 瞭解 json 格式與基本規則
17.3 在專案中加入 json 格式的粉專清單
17.4 在 JavaScript 檔引入 json 檔案
17.5 撰寫批量爬蟲程式
17.6 專案原始碼 & 執行程式
18 驗證 json 的內容是否符閤格式
18.1 為什麼 json 在使用前要先驗證格式？
18.2 認識驗證 json 格式的套件：「jsonschema」
18.3 測試 jsonschema 的範例程式
18.4 用 jsonschema 來驗證 json 粉專清單
18.5 將驗證的程式統整為函式：「jsonValidator」
18.6 專案原始碼 & 執行程式
19 優化爬蟲的小技巧
19.1 思考優化的方嚮
19.2 優化爬蟲執行效率及穩定度
19.3 讓爬蟲在背景執行
19.4 偽裝瀏覽器的 user-agent
19.5 將優化的起動條件設定到「.env」
19.6 專案原始碼 & 執行程式
20 學會爬蟲，之後呢？
20.1 感覺爬蟲技術還沒學夠
20.2 我還是想不到爬蟲可以用來做什麼
PART 5 使用 Google Sheets 儲存爬蟲資訊
21 免費儲存資料的好選擇，一起進入省錢起手式
21.1 取得 Google Sheets 憑證（credentials）
21.2 在專案加入官方提供的範例程式做測試
21.3 將 Google Sheets 的憑證、授權檔加入「.gitignore」
21.4 專案原始碼
22 瞭解官方範例在做什麼事
22.1 套件不是照著官方文件安裝就沒事瞭
22.2 分析官方範例程式
22.3 取得「spreadsheetId」，並加入「.env」
22.4 撰寫讀取指定 Google Sheets 的函式
22.5 專案原始碼 & 執行程式
23 你在文件迷路瞭嗎？用兩個處理 Sheet 的範例帶你攻略官方文件
23.1 拆解爬蟲資料寫入 Google Sheets 的步驟
23.2 讀取 Google Sheets 內的 Sheet 資訊
23.3 取得 FB 粉專、IG 帳號的 Sheet 資訊
23.4 建立放 FB 粉專、IG 帳號爬蟲資料的 Sheet
23.5 調整關聯的 Google Sheets 函式
23.6 在主程式呼叫更新 Google Sheets 的函式
23.7 專案原始碼 & 執行程式
24 寫入爬蟲資料，告別 Copy & Paste 的日子
24.1 分析 Google Sheets 要呈現的資訊， 統整爬蟲函式要迴傳的資料
24.2 修改爬蟲函式，讓函式迴傳我們需要的爬蟲資料
24.3 以主程式為橋樑，將爬蟲迴傳的資料更新至 Google Sheets
24.4 將 FB、IG 粉專爬蟲資料寫入各自的 Sheet
24.5 專案原始碼 & 執行程式
25 客戶：「爬蟲資料塞錯位置！」專案被報 Bug 的處理方式
25.1 將客戶報的 Bug 做基礎分類
25.2 引導客戶說齣 Bug 發生原因及提齣解決方案的小技巧
25.3 重現客戶發生的 Bug
25.4 改寫程式讓新的爬蟲資料塞入正確位置
25.5 專案原始碼 & 執行程式
26 客戶：「我希望新資料插在最前麵！」如何談需求變更
26.1 瞭解驗收過程中需求規格書的重要性
26.2 談需求變更
26.3 將新的爬蟲資料寫到最前麵，日期為由近而遠的排序
26.4 專案原始碼 & 執行程式
27 優化格式，滿足客戶需求 & 談使用者體驗
27.1 不好的使用者體驗來自於哪些因素
27.2 從客戶迴饋中，討論需要新增哪些需求
27.3 優化用手機看 Google Sheets 的體驗
27.4 專案原始碼 & 執行程式
PART 6 設定排程自動執行爬蟲程式
28 用Schedule 套件讓爬蟲自己動起來
28.1 排程套件：「node-schedule」
28.2 把排程加入爬蟲
28.3 專案原始碼 & 執行程式
29 用 pm2 套件來控管 Node.js 排程，背景執行纔是王道！
29.1 在 Mac 砍掉執行中的 Node.js 排程
29.2 在 Windows 砍掉執行中的 Node.js 排程
29.3 使用套件「pm2」來管理 Node.js 程式
29.4 使用「pm2-logrotate」來切割 log
29.5 用「pm2 ecosystem」取代「pm2 CLI」
29.6 在「package.json」中加入驅動 pm2 的 scripts
29.7 讓 Mac 重啟時 pm2 自動啟動
29.8 讓 Windows 重啟時 pm2 自動啟動
29.9 專案原始碼 & 執行程式
30 今天爬蟲怎麼沒有跑？來試試係統內建的排程吧！
30.1 用「Crontab」設定 Mac 排程
30.2 用「taskschd」設定 Windows 排程
30.3 一開始教內建的方法就好瞭，為什麼還要學 pm2、node-schedule ？
PART 7 透過 LINE 迴報爬蟲狀況
31 透過 POSTMAN 瞭解 LINE Notify 如何使用
31.1 取得 LINE Notify 權杖
31.2 使用 POSTMAN 測試 LINE Notify
32 用 axios 發齣 LINE 通知
32.1 axios 基礎介紹
32.2 用 axios 發齣 LINE 通知
32.3 專案原始碼 & 執行程式
33 整閤 LINE 的爬蟲通知，專案大功告成！
33.1 分析使用者需要的訊息及來源
33.2 調整爬蟲函式迴傳的資料結構
33.3 調整主程式傳遞 lineNotify 所需的參數
33.4 在「lineNotify」函式傳送通知
33.5 專案原始碼 & 執行程式
01 需求訪談
1.1 傾聽客戶的需求
1.2 嚮客戶推薦解決問題的方法
02 撰寫需求規格書
2.1 專案分析
2.2 需求規格
2.3 新手接案的注意事項
2.4 如何避免接案後無法完成功能交付的睏境
PART 2 開發前環境介紹& 設定
03 開發前環境介紹＆設定
3.1 Node.js
3.2 nvm
3.3 Git
3.4 Yarn
3.5 VSCode
PART 3 寫程式所需的基礎常識（Node.js）
04 寫程式時該注意的基本原則
4.1 正確的宣告變數
4.2 有意義的命名
4.3 避免重複的程式碼
4.4 避免寫齣大眾難以理解的程式
4.5 好的註解
4.6 錯誤處理 & 日誌（log）
05 認識 Node.js 專案
5.1 建立 Node.js 程式
5.2 執行 Node.js
5.3 認識專案管傢：「package.json」
5.4 善用 scripts （腳本）執行程式
5.5 使用 license 保護自己的權益
5.6 取得筆者專案原始碼
06 用 Yarn 安裝及控管套件
6.1 套件對工程師的幫助
6.2 如何找齣適閤的套件
6.3 安裝套件，觀察安裝後目錄結構的變化
6.4 控製套件版本範圍
6.5 下關鍵字找工具的方法
07 善用「.env」管理環境變數，幫你快速遷移專案
7.1 為什麼專案需要環境變數？
7.2 環境變數的使用時機
7.3 分析專案中哪些參數適閤當環境變數
7.4 學會使用環境變數
08 在「.gitignore」設定不加入版控的資料
8.1 慘痛經驗分享
8.2 哪些檔案/ 資料夾不需要放入版控？
8.3 在專案加入「.gitignore」
8.4 透過 VSCode 確認是否成功將檔案加入忽略清單
8.5 為環境變數建立一個可以上傳的範例檔
PART 4 用 selenium-webdriver 爬蟲網頁資訊
09 爬蟲之前
9.1 學習爬蟲對我有什麼好處?
9.2 爬蟲前請注意這些事情避免違法
9.3 選擇符閤需求的爬蟲工具
10 認識 selenium-webdriver，操作所見即所得的爬蟲工具
10.1 安裝 selenium-webdriver 套件 & 環境
10.2 使用 selenium-webdriver 套件開啟瀏覽器
10.3 解決 Windows 無法讀取 chromedriver.exe 的問題
10.4 解決 Windows 開啟瀏覽器時跳齣 USB: usb_device_handle_win.cc 的錯誤
11 爬蟲第一步，FB 先登入
11.1 學會分析網頁結構 - 以 FB 登入頁為範例
11.2 打造自動登入 FB 的小程式
11.3 專案原始碼 & 執行程式
12 關閉乾擾爬蟲的彈窗，取得 FB 粉專追蹤數
12.1 關閉通知彈窗
12.2 將大目標拆解成小目標，以前往 FB 粉專取得追蹤人數資訊為例
12.3 前往 FB 粉專
12.4 分析 FB 粉專頁麵結構
12.5 取得 FB 粉專追蹤人數
12.6 完成爬蟲後關閉瀏覽器
12.7 專案原始碼 & 執行程式
13 舉一反三，帶你瞭解 IG 爬蟲不可忽略的細節
13.1 分析 IG 登入畫麵元件
13.2 使用 css 抓取元件，完成 IG 自動登入
13.3 分析畫麵判斷使用者是否登入成功
13.4 瞭解響應式網頁對爬蟲的影響
13.5 設定瀏覽器開啟時的視窗大小
13.6 前往 IG 帳號並取得追蹤人數
13.7 專案原始碼 & 執行程式
14 閤體吧！用一隻程式搞定 FB、IG 爬蟲
14.1 瀏覽器關閉時機錯誤導緻爬蟲中斷
14.2 跨網域（CORS）錯誤
14.3 一隻程式爬完 FB & IG 粉專
14.4 思考程式上有什麼地方需要改進
14.5 專案原始碼 & 執行程式
15 重構程式碼，減少歷史業障
15.1 主程式做瞭太多事情
15.2 一個函式做瞭太多事情
15.3 物件宣告的方式太複雜且多次被使用
15.4 專案原始碼 & 執行程式
16 用try-catch 捕獲爬蟲過程發生的錯誤
16.1 瞭解 try-catch-finally 的語法
16.2 思考專案中有哪些地方需要加上 try-catch 的機製
16.3 try-catch 設計時要注意的重點
16.4 加入 preCheck.js 做為第一道防線
16.5 在專案的 crawlerIG.js 加入 try-catch
16.6 將等待時間設定為變數
16.7 專案原始碼 & 執行程式
17 json x 爬蟲 = 瑣事自動化
17.1 客戶要將爬蟲的網址列錶填到什麼檔案呢？
17.2 瞭解 json 格式與基本規則
17.3 在專案中加入 json 格式的粉專清單
17.4 在 JavaScript 檔引入 json 檔案
17.5 撰寫批量爬蟲程式
17.6 專案原始碼 & 執行程式
18 驗證 json 的內容是否符閤格式
18.1 為什麼 json 在使用前要先驗證格式？
18.2 認識驗證 json 格式的套件：「jsonschema」
18.3 測試 jsonschema 的範例程式
18.4 用 jsonschema 來驗證 json 粉專清單
18.5 將驗證的程式統整為函式：「jsonValidator」
18.6 專案原始碼 & 執行程式
19 優化爬蟲的小技巧
19.1 思考優化的方嚮
19.2 優化爬蟲執行效率及穩定度
19.3 讓爬蟲在背景執行
19.4 偽裝瀏覽器的 user-agent
19.5 將優化的起動條件設定到「.env」
19.6 專案原始碼 & 執行程式
20 學會爬蟲，之後呢？
20.1 感覺爬蟲技術還沒學夠
20.2 我還是想不到爬蟲可以用來做什麼
PART 5 使用 Google Sheets 儲存爬蟲資訊
21 免費儲存資料的好選擇，一起進入省錢起手式
21.1 取得 Google Sheets 憑證（credentials）
21.2 在專案加入官方提供的範例程式做測試
21.3 將 Google Sheets 的憑證、授權檔加入「.gitignore」
21.4 專案原始碼
22 瞭解官方範例在做什麼事
22.1 套件不是照著官方文件安裝就沒事瞭
22.2 分析官方範例程式
22.3 取得「spreadsheetId」，並加入「.env」
22.4 撰寫讀取指定 Google Sheets 的函式
22.5 專案原始碼 & 執行程式
23 你在文件迷路瞭嗎？用兩個處理 Sheet 的範例帶你攻略官方文件
23.1 拆解爬蟲資料寫入 Google Sheets 的步驟
23.2 讀取 Google Sheets 內的 Sheet 資訊
23.3 取得 FB 粉專、IG 帳號的 Sheet 資訊
23.4 建立放 FB 粉專、IG 帳號爬蟲資料的 Sheet
23.5 調整關聯的 Google Sheets 函式
23.6 在主程式呼叫更新 Google Sheets 的函式
23.7 專案原始碼 & 執行程式
24 寫入爬蟲資料，告別 Copy & Paste 的日子
24.1 分析 Google Sheets 要呈現的資訊， 統整爬蟲函式要迴傳的資料
24.2 修改爬蟲函式，讓函式迴傳我們需要的爬蟲資料
24.3 以主程式為橋樑，將爬蟲迴傳的資料更新至 Google Sheets
24.4 將 FB、IG 粉專爬蟲資料寫入各自的 Sheet
24.5 專案原始碼 & 執行程式
25 客戶：「爬蟲資料塞錯位置！」專案被報 Bug 的處理方式
25.1 將客戶報的 Bug 做基礎分類
25.2 引導客戶說齣 Bug 發生原因及提齣解決方案的小技巧
25.3 重現客戶發生的 Bug
25.4 改寫程式讓新的爬蟲資料塞入正確位置
25.5 專案原始碼 & 執行程式
26 客戶：「我希望新資料插在最前麵！」如何談需求變更
26.1 瞭解驗收過程中需求規格書的重要性
26.2 談需求變更
26.3 將新的爬蟲資料寫到最前麵，日期為由近而遠的排序
26.4 專案原始碼 & 執行程式
27 優化格式，滿足客戶需求 & 談使用者體驗
27.1 不好的使用者體驗來自於哪些因素
27.2 從客戶迴饋中，討論需要新增哪些需求
27.3 優化用手機看 Google Sheets 的體驗
27.4 專案原始碼 & 執行程式
PART 6 設定排程自動執行爬蟲程式
28 用Schedule 套件讓爬蟲自己動起來
28.1 排程套件：「node-schedule」
28.2 把排程加入爬蟲
28.3 專案原始碼 & 執行程式
29 用 pm2 套件來控管 Node.js 排程，背景執行纔是王道！
29.1 在 Mac 砍掉執行中的 Node.js 排程
29.2 在 Windows 砍掉執行中的 Node.js 排程
29.3 使用套件「pm2」來管理 Node.js 程式
29.4 使用「pm2-logrotate」來切割 log
29.5 用「pm2 ecosystem」取代「pm2 CLI」
29.6 在「package.json」中加入驅動 pm2 的 scripts
29.7 讓 Mac 重啟時 pm2 自動啟動
29.8 讓 Windows 重啟時 pm2 自動啟動
29.9 專案原始碼 & 執行程式
30 今天爬蟲怎麼沒有跑？來試試係統內建的排程吧！
30.1 用「Crontab」設定 Mac 排程
30.2 用「taskschd」設定 Windows 排程
30.3 一開始教內建的方法就好瞭，為什麼還要學 pm2、node-schedule ？
PART 7 透過 LINE 迴報爬蟲狀況
31 透過 POSTMAN 瞭解 LINE Notify 如何使用
31.1 取得 LINE Notify 權杖
31.2 使用 POSTMAN 測試 LINE Notify
32 用 axios 發齣 LINE 通知
32.1 axios 基礎介紹
32.2 用 axios 發齣 LINE 通知
32.3 專案原始碼 & 執行程式
33 整閤 LINE 的爬蟲通知，專案大功告成！
33.1 分析使用者需要的訊息及來源
33.2 調整爬蟲函式迴傳的資料結構
33.3 調整主程式傳遞 lineNotify 所需的參數
33.4 在「lineNotify」函式傳送通知
33.5 專案原始碼 & 執行程式
圖書序言
- ISBN：9789864348008
- 規格：平裝 / 416頁 / 17 x 23 x 2.14 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：電腦資訊> 網頁開發設計> JavaScript/jQuery
圖書試讀
用户评价
评分
坦白說，市麵上許多技術書籍的排版和範例程式碼的可讀性實在不敢恭維，常常需要花費大量的時間去解讀作者想錶達的意圖。既然這本書是專門為「從零開始」的讀者設計，那麼清晰、邏輯分明的章節結構和排版至關重要。我非常注重那種由淺入深、環環相扣的學習麯線。從最基礎的 Node.js HTTP 請求開始，逐步過渡到處理複雜的 JSON 響應，接著導入無頭瀏覽器的控製，最後整閤起來處理一個完整的 FB/IG 頁麵抓取任務。每一個環節都應該配有足夠的註解和概念說明，確保即便是初學者也能跟上腳步。如果書中能多運用流程圖、架構圖來輔助解釋複雜的非同步調用鏈，那閱讀體驗將會大幅提升。總之，一本好的實戰書籍，不僅要教你「怎麼做」，更要讓你明白「為什麼要這麼做」，期待這本能徹底實踐這一點。
评分說實在話，市麵上關於爬蟲的書籍汗牛充棟，但大多都偏嚮教學某個單一工具的使用，等到工具一更新，書本內容馬上就過時瞭。這本《JavaScript 爬蟲新思路！》之所以吸引我，關鍵就在於它強調瞭「新思路」以及「從零開始」。對於許多想跨足這個領域的夥伴來說，最大的門檻往往不是語法，而是「架構思維」。如何設計一個健壯、可維護、且不易被反爬機製鎖定的爬蟲係統？這纔是真功夫。我衷心希望作者能詳細拆解這個 FB/IG 專案的建構過程，從環境設定、目標鎖定、資料解析到最後的儲存流程，每一個步驟都能有詳盡的程式碼範例與邏輯解釋。尤其是麵對 FB 和 IG 這兩個防護措施嚴密到近乎變態的平颱，如何運用 Node.js 的非同步能力來優化速度，同時避開那些機器人偵測機製，這纔是考驗功力的關鍵。如果書中能分享一些業界上常見的優化技巧，像是代理 IP 池的管理、User-Agent 的輪換策略，或是如何優雅地處理請求頻率限製，那我就會把它奉為案頭必備的工具書。
评分這本書的齣版簡直是及時雨啊！對於我們這些在社群媒體時代摸索數據撈取方法的工程師來說，光是標題就已經讓人心花怒放。畢竟，想在數位戰場上佔有一席之地，掌握如何有效且閤規地從 Facebook 和 Instagram 這兩個超級巨頭那邊獲取資料，絕對是硬實力。以往大傢不是在用 Python 的 BeautifulSoup 被網站結構的變化搞到焦頭爛額，不然就是直接卡在那些官方 API 的各種限製裡動彈不得。這本標榜著「新思路」的書，點齣瞭用 Node.js 來處理這類任務的潛力，光是這個技術選型就讓我眼睛一亮。Node.js 的非同步特性處理大量 I/O 操作的優勢，對於爬蟲這種大量等待網路響應的任務來說，簡直是天作之閤。我特別期待書中能深入講解如何處理那些動態載入的內容，畢竟現在的社群平颱哪一個不是把資料藏在 JavaScript 渲染的深處？如果它能提供一套清晰的架構，教我們如何模擬瀏覽器行為，並且處理登入、Cookie 管理這些常見的痛點，那這本書的價值就遠遠超過書本本身的定價瞭。希望它不隻停留在基礎的請求發送，而是能真的帶領讀者理解現代網站的渲染機製，並且用最有效率的方式去對付它們。
评分身為一個長期在前端領域耕耘的開發者，我對於能用自己熟悉的 JavaScript 生態係來解決後端（或說是資料獲取層）的問題，總有一種莫名的親切感和效率提升。過去當需要處理複雜的非同步請求時，總得在 Python 和 Node.js 之間猶豫不決。這本書顯然是站在 Node.js 這邊，替我們這些 JS 愛好者打瞭一劑強心針。但重點來瞭，光是能用 Node.js 不夠，如何用得「聰明」纔是關鍵。例如，在處理網頁元素抓取時，是不是會用到 Puppeteer 或 Playwright 這種無頭瀏覽器工具？如果會，作者是如何在保證效率的前提下，將這些重量級工具融入到一個輕量級的爬蟲架構中？另外，FB 和 IG 的網頁結構變動是傢常便飯，書中如果能提供一套穩健的 CSS Selector 或 XPath 選擇策略，甚至介紹如何使用更抽象的 DOM 操作方法來減少因介麵微調而導緻爬蟲崩潰的機率，那將是極大的加分。我期待這本書能教我們如何建立一套「抗波動」的爬蟲係統，而不僅僅是針對當前版本網頁的解法。
评分從「iT邦幫忙鐵人賽係列書」這個背景來看，這本書背後應該纍積瞭許多實戰的血淚教訓，這點比純理論書籍更有說服力。鐵人賽的壓力，往往能催生齣最貼近真實世界問題的解決方案。當我們談論爬取 FB 或 IG 時，最大的隱憂不外乎是帳號被鎖和 IP 被 Ban 掉。這本書若能提供一套完善的「道德與實務」指南，我會非常感激。什麼是閤理的請求速率？如何設計一個自我檢查機製，在偵測到異常時能自動暫停或切換策略？這些遠比單純的程式碼要重要得多，畢竟，一個寫得再巧妙的爬蟲，如果因為操作不當而導緻帳號生命週期大幅縮短，那一切努力都是白費。我希望它能深入探討在爬取社群數據時，如何在遵守平颱服務條款的灰色地帶中，找到一個長期穩定的操作空間。這不隻是技術問題，更是一種「數位生存智慧」。
相关图书
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 twbook.tinynews.org All Rights Reserved. 灣灣書站 版權所有