新時代 乙級電腦軟體應用術科高效率解題技巧(使用Excel 2010+Word 2010- Dataset 3版)最新版(第五版)(附MOSME行動學習一點通：影音．診斷．評量．擴增) (5版)

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　　1.全新解題技巧，僅使用Excel+Word進行解題，考試不用花費時間安裝Access。 　　2.相容Office 2010/2013/2016的資料庫解題方式。 　　3.使用軟體特性與功能進行解題，不僅解題步驟少，更能完整學會Office技巧。 　　4. MOSME行動學習一點通功能： 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員後可免費使用學科題庫，自我練習、增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評。 　　影音：選擇想看的題目並開啟影音，即可看到影音解題。 　　診斷：利用學評系統可自我檢查，即學即評即修正，並可上傳作答檔案，進行線上評分，顯示成績報表。 　　評量：免費乙級學科檢定專區，可線上練習題目，強化題目熟練度。 　　擴增：提供勞動部公告學術科試題與素材檔案及參考答案(含Dataset1、2、3)。 目錄 第一篇 使用說明與重點提示- 開胃菜篇 ‧解題順序 ‧Word 重點提示 ‧Excel 重點提示 第二篇 術科解題- 前菜篇 ‧設定Microsoft Query 資料來源 ‧Word 附件製作 ‧Word 文字段落處理 第三篇 術科解題- 主餐篇 ‧題組五 試題編號 930205 ‧題組四 試題編號 930204 ‧題組六 試題編號 930206 ‧題組三 試題編號 930203 ‧題組二 試題編號 930202 ‧題組一 試題編號 930201

Python + ChatGPT 零基礎+高效率學程式設計與運算思維(第四版) (4版)

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【簡介】 Python + ChatGPT 零基礎 + 高效率 學程式設計與運算思維 第4版 　　★★★★★【前一版是國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★ 　　★★★★★【Google Colab + Python Shell環境解說】★★★★★ 　　★★★★★【前一版是國內第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★ 　　★★★★★【設計線上AI客服和Emoji機器人程式】★★★★★ 　　★★★★★【前一版是國內第1本講解設計Pythonic程式★★★★★ 本書特色 　　相較於第3版，第4版新增與修訂下列內容： 　　☆ 增加ChatGPT處理除錯(Debug)、程式註解、重構和重寫程式的應用。 　　★ 更完整的解說機器學習知識的觀念。 　　☆ 用「gpt-4」語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」。 　　★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。 　　☆ 小細節修訂約50處。 　　本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識： 　　★科技與人工智慧知識融入內容 　　☆ 完整Python語法 　　★ 串列、元組、字典、集合 　　☆ 經緯度計算城市間的距離 　　★ 數學方法計算圓週率 　　☆ 生成式generator 　　★ 函數與類別設計 　　☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組 　　★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 　　☆ 程式除錯與異常處理 　　★ 正則表達式 　　☆ 影像處理 　　★ Numpy 　　☆ CSV文件 　　★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 　　☆ 網路爬蟲 　　★ 人工智慧破冰之旅 　　☆ 迴歸分析 　　★ 機器學習使用scikit-learn入門 　　☆ 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」 【目錄】 第1章　基本觀念 1-0 運算思維(Computational Thinking) 1-1 認識Python 1-2 Python 的起源 1-3 Python 語言發展史 1-4 Python 的應用範圍 1-5 變數 - 靜態語言與動態語言 1-6 系統的安裝與執行 1-7 程式註解(comments) 1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs) 1-9 ChatGPT 輔助學習 第2章　認識變數與基本數學運算 2-1 用Python 做計算 2-2 認識變數(variable) 2-3 認識程式的意義 2-4 認識註解的意義 2-5 變數的命名原則 2-6 基本數學運算 2-7 指派運算子 2-8 Python 的多重指定(Multiple Assignment) 2-9 Python 的列連接(Line Continuation) 2-10 專題：複利計算/ 計算圓面積與圓周長 2-11 ChatGPT 輔助學習 第3章　Python 的基本資料型態 3-1 type( ) 函數 3-2 數值資料型態 3-3 布林值資料型態 3-4 字串資料型態 3-5 字串與字元 3-6 專題：地球到月球時間計算/ 計算座標軸 2 點之間距離 3-7 ChatGPT 輔助學習 第4章　基本輸入與輸出 4-1 Python 的輔助說明help( ) 4-2 格式化輸出資料使用print( ) 4-3 資料輸入input( ) 4-4 處理字串的數學運算eval( ) 4-5 列出所有內建函數dir( ) 4-6 專題：溫度轉換/ 房貸問題/ 經緯度距離/ 雞兔同籠 4-7 ChatGPT 輔助學習 第5章　程式的流程控制 5-1 關係運算子 5-2 邏輯運算子 5-3 if 敘述 5-4 if ⋯ else 敘述 5-5 if ⋯ elif ⋯ else 敘述 5-6 專題：BMI / 猜數字 / 方程式/ 火箭升空/ 閏年 5-7 ChatGPT 輔助流程圖繪製與程式設計 第6章　串列(List) 6-1 認識串列(list) 6-2 Python 物件導向觀念與方法 6-3 串列元素是字串的常用方法 6-4 增加與刪除串列元素 6-5 串列的排序 6-6 進階串列操作 6-7 串列內含串列 6-8 串列的賦值與切片拷貝 6-9 再談字串 6-10 in 和not in 運算式 6-11 enumerate 物件 6-12 專題：大型串列/ 認識凱薩密碼 6-13 ChatGPT 輔助學習 第7章　迴圈設計 7-1 基本for 迴圈 7-2 range( ) 函數 7-3 進階的for 迴圈應用 7-4 while 迴圈 7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析 7-6 專題：成績系統/ 圓周率/ 國王的麥粒/ 電影院劃位 7-7 ChatGPT 輔助學習 7-8 ChatGPT 輔助程式除錯(Debug) 7-9 ChatGPT 重構程式 第8章　元組(Tuple) 8-1 元組的定義 8-2 讀取元組元素 8-3 遍歷所有元組元素 8-4 元組切片(tuple slices) 8-5 方法與函數 8-6 串列與元組資料互換 8-7 其它常用的元組方法 8-8 enumerate 物件使用在元組 8-9 使用zip( ) 打包多個物件 8-10 製作大型的元組資料 8-11 元組的功能 8-12 專題：認識元組/ 基礎統計應用 8-13 ChatGPT 輔助學習 第9章　字典(Dict) 9-1 字典基本操作 9-2 遍歷字典 9-3 字典內鍵的值是串列 9-4 字典內鍵的值是字典 9-5 字典常用的函數和方法 9-6 製作大型的字典資料 9-7 專題：文件分析/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼 9-8 ChatGPT 輔助學習 第10章　集合(Set) 10-1 建立集合 10-2 集合的操作 10-3 適用集合的方法 10-4 適用集合的基本函數操作 10-5 專題：夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式 / 雞尾酒實例 10-6 ChatGPT 輔助學習 第11 章　函數設計 11-1 Python 函數基本觀念 11-2 函數的參數設計 11-3 函數傳回值 11-4 呼叫函數時參數是串列 11-5 傳遞任意數量的參數 11-6 遞迴式函數設計recursive 11-7 區域變數與全域變數 11-8 匿名函數lambda 11-9 pass 與函數 11-10 專題：單字出現次數/ 質數 11-11 ChatGPT 輔助學習 第12章　類別– 物件導向的程式設計 12-1 類別的定義與使用 12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation) 12-3 類別的繼承 12-4 多型(polymorphism) 12-5 多重繼承 12-6 type 與instance 12-7 專題：幾何資料的應用 12-8 ChatGPT 輔助學習 第13章　設計與應用模組 13-1 將自建的函數儲存在模組中 13-2 應用自己建立的函數模組 13-3 將自建的類別儲存在模組內 13-4 應用自己建立的類別模組 13-5 隨機數random 模組 13-6 時間time 模組 13-7 系統sys 模組 13-8 keyword 模組 13-9 日期calendar 模組 13-10 專題：蒙地卡羅模擬/ 文件加密 13-11 ChatGPT 輔助學習 第14章　檔案讀取與寫入 14-1 開啟檔案open( ) 14-2 讀取檔案 14-3 寫入檔案 14-4 讀取和寫入二進位檔案 14-5 認識編碼格式encoding 14-6 ChatGPT 輔助學習 第15章　程式除錯與異常處理 15-1 程式異常 15-2 設計多組異常處理程序 15-3 丟出異常 - raise 15-4 程式除錯的典故 15-5 ChatGPT 輔助學習 第16 章　正則表達式Regular Expression 16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字 16-2 正則表達式的基礎 16-3 更多搜尋比對模式 16-4 貪婪與非貪婪搜尋 16-5 正則表達式的特殊字元 16-6 MatchObject 物件 16-7 專題：搶救CIA 情報員-sub( ) 方法 16-8 ChatGPT 輔助學習 第17章　用Python 處理影像檔案 17-1 認識Pillow 模組的RGBA 17-2 Pillow 模組的盒子元組(Box tuple) 17-3 影像的基本操作 17-4 影像的編輯 17-5 裁切、複製與影像合成 17-6 影像濾鏡 17-7 在影像內繪製圖案 17-8 在影像內填寫文字 17-9 ChatGPT 輔助學習 第18 章　詞雲設計 18-1 Python Shell 環境 - 安裝wordcloud 18-2 我的第一個詞雲程式 18-3 建立含中文字詞雲結果失敗 18-4 建立含中文字的詞雲 18-5 進一步認識jieba 模組的分詞 18-6 建立含圖片背景的詞雲 18-7 ChatGPT 輔助學習 第19章　使用Python 處理CSV 文件 19-1 建立一個CSV 文件 19-2 用記事本開啟CSV 檔案 19-3 csv 模組 19-4 讀取CSV 檔案 19-5 寫入CSV 檔案 19-6 Python 與Microsoft Excel 19-7 ChatGPT 輔助學習 第20 章　數據圖表的設計 20-1 認識matplotlib.ipynbplot 模組的主要函數 20-2 繪製簡單的折線圖plot( ) 20-3 繪製散點圖scatter( ) 20-4 Numpy 模組基礎知識 20-5 色彩映射color mapping 20-6 繪製多個圖表 20-7 建立畫布與子圖表物件 20-8 長條圖的製作bar( ) 20-9 圓餅圖的製作pie( ) 20-10 設計2D 動畫 20-11 專題：數學表達式/ 輸出文字/ 圖表註解 20-12 ChatGPT 輔助學習 第21章　網路爬蟲 21-1 下載網頁資訊使用requests 模組 21-2 檢視網頁原始檔 21-3 解析網頁使用BeautifulSoup 模組 21-4 網路爬蟲實戰 21-5 ChatGPT 輔助學習 第22章　人工智慧破冰之旅 22-1 將畢氏定理應用在性向測試 22-2 電影分類 第23章　迴歸分析基礎觀念 23-1 相關係數(Correlation Coefficient) 23-2 建立線性迴歸模型與數據預測 23-3 二次函數的迴歸模型 23-4 ChatGPT 輔助學習 第24章　機器學習使用scikit-learn 入門 24-1 網路購物數據調查 24-2 使用scikit-learn 模組計算判定係數 24-3 預測未來值 24-4 人工智慧、機器學習、深度學習 24-5 認識scikit-learn 數據模組datasets 24-6 監督學習 – 線性迴歸 24-7 scikit-learn 產生數據 24-8 常見的監督學習分類器 24-9 無監督學習 – 群集分析 24-10 ChatGPT 輔助學習 第25章　設計ChatGPT 線上AI 聊天室 25-1 ChatGPT 的API 類別 25-2 取得API 密鑰 25-3 安裝openai 模組 25-4 設計線上AI 客服與Emoji 機器人 25-5 查核API keys 的費用 附錄C　使用Google Colab 雲端開發環境 C-1 進入Google 雲端 C-2 建立雲端資料夾 C-3 進入Google Colab 環境 C-4 編寫程式 C-5 更改檔案名稱 C-6 認識編輯區 C-7 新增加程式碼儲存格 C-8 更多編輯功能 附錄D 指令、函數、方法與專有名詞索引 附錄A： 安裝與執行Python(電子書)：9 頁 附錄B： 安裝Anaconda 與使用Spider 整合環境( 電子書)：15 頁 附錄C： 使用Google Colab 雲端開發環境 附錄D： 指令、函數與專有名詞索引 附錄E： 安裝第三方模組( 電子書)：5 頁 附錄F： RGB 色彩表( 電子書)：5 頁 附錄G： Python 運算思維前20 章是非題與選擇題檔案第3 版( 電子書)：83 頁 附錄H： ASCII 碼值表( 電子書)：1頁

高效率Linux命令列學習手冊 (1版)

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商品描述 提升指令操作技巧 「本書保證讓讀者能更有效率地與Linux互動，而非僅僅做資料的輸入。我強烈推薦讀者閱讀並使用其中技巧，每天都將會從中獲益。」 —Michael Hausenblas, AWS解決方案工程主管 「這本實用的書籍，其中充滿了命令列的智慧，讀者可以從現在就開始使用，並在往後的職業生涯中延續下去。第一章本身的價值，就超過這本書的價錢。」 —Ken Hess, 系統管理員 這本書將我們的Linux技巧提升到另一個新的水平！其中的內容相當實用，一步一步幫助大家快速、聰明、更有效率地完成工作，因此無論是系統管理員、軟體開發人員、網站可靠性工程師，還是狂熱的愛好者，都很適合閱讀。我們將學習如何建立、執行解決實際的工作問題，處理、檢索相關資訊，以及自動執行一般手動的複雜命令任務。 此外還將分析在shell提示符號背後，真正發生的事情，因此無論我們執行哪些命令，都可以在日常Linux使用中獲得更大的成效，並在就業市場中更具競爭力。 在建構中級到進階命令列技巧的過程中，我們將學習如何： ‧選擇或建構快速完成工作的命令 ‧高效執行命令並輕鬆瀏覽Linux檔案系統 ‧從簡單的命令到建構強大、複雜的命令 ‧轉換文字檔案，並如同資料庫一樣操作查詢，達成任務目標 ‧從命令列來控制Linux的點選功能 作者簡介 Daniel J. Barrett 一直以來在教授、撰寫有關Linux及相關技術的文章，近30多年。也是《Linux Pocket Guide》、《Linux Security Cookbook》的作者，以及合著《SSH、The Secure Shell: The Definitive Guide》。為人幽默風趣，還是一名軟體工程師、重金屬歌手、系統管理員、大學講師、網頁設計師。目前在Google工作。 目錄大綱 第一部分 核心概念 第一章 組合命令 第二章 Shell介紹 第三章 重新執行命令 第四章 瀏覽檔案系統 第二部分 下一階段的技能 第五章 擴充我們的工具箱 第六章 父行程、子行程和環境 第七章 11種執行命令的方法 第八章 建構狂妄的單行程式碼 第九章 善用文字檔案 第三部分 一些額外的好東西 第十章 鍵盤效率 第十一章 最終章節省時間 附錄A 複習Linux 附錄B 如果使用不同的Shell

高效率Python自動化工作術｜快速解決Excel、Word、PDF資料處理 (1版)

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　想指定年份與月份就完成月曆 　　想找出使用了特定文字的PDF檔案 　　想一口氣置換所有檔案的文字 　　利用幾十行的程式碼讓工作變得超級輕鬆 　　這些工作都可利用Python快速完成！ 　　做成應用程式，就會變得很好用 　　利用簡短的程式讓工作變得超級輕鬆 　　利用Python讓麻煩的工作變得更有效率 　　許多職場都已開始利用Python完成各種業務。 　　只要使用Python，就能以簡短的程式讓例行公事變得更有效率。 　　本書介紹許多利用Python讓麻煩的例行公事自動完成的技巧。 　　本書適合已在工作使用Python的讀者(或是之後想要使用Python的讀者) 　　本書從不同種類的業務之中，挑選了一些麻煩的業務介紹，只需要幾十行的程式碼就能快速完成這些麻煩的例行公事，其中包含檔案操作、文字檔、PDF檔、Word檔、Excel檔的搜尋、取代，以及圖片的調整或是取得各種檔案資訊與網路資料，而且還會介紹將這些程式轉換成應用程式，讓使用者按一個按鈕就執行這些程式的方法 目錄 第1章 利用Python自動化工作 第2章 Python的基本 第3章 製作應用程式 第4章 檔案操作 第5章 文字檔案的搜尋與置換 第6章 PDF檔案的搜尋 第7章 Word檔案的搜尋與置換 第8章 搜尋與置換Excel案 第9章 重新調整圖片大小與儲存圖片 第10章 語音與影片的播放時間 第11章 取得網路資料

AI世代必備！Python×ChatGPT高效率工作術：從網路爬蟲到辦公室自動化超實務 (1版)

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【簡介】 最全面的 ChatGPT × Python 應用手冊！ AI 詠唱寫程式，打造超快速自動化技巧！ 學會對 AI 下指令，提升工作效能！ ChatGPT 詠唱技巧＋資料擷取術＋辦公室自動化 本書將帶你學會「網路爬蟲」和「辦公室自動化」的 Python 程式設計，並結合使用 ChatGPT 指令和提示，寫出各種不同應用的 Python 程式，成為 AI 指令達人。 本書介紹了網路爬蟲的流程到實作，首先分析 HTML 網頁結構及標籤，將資料擷取下來後進行資料處理與轉換，接著實際爬取天氣、電影、電商網頁。另外，本書的職場自動化技巧，包含彙整 Excel 資料、製作統計圖表、批次命名及移動圖片、自動寄開會通知信，讓你輕鬆駕馭日常工作，建立全方位的自動化辦公室！ 23 個自動化範例 ＋ 8 個套件 ＝ 活用資料擷取術、節省繁瑣工作 你將學會 ● 取得、剖析和擷取網頁資料 ● 將爬取的資料轉為 Excel 檔案 ● 用 ChatGPT 寫網路爬蟲程式，擷取不同類型的資料 ● 使用 openpyxl 和 pandas 繪製圖表 ● 自動建立與編輯 Word、PPT 內容 ● 撰寫客戶回應信件、產生 PDF 報表 ● 寫出 SQLite / MySQL 資料庫程式 ● 串接 ChatGPT API，讓你在 LINE 使用 AI 聊天機器人 適合讀者 本書適合想要快速學會 Python 和 ChatGPT 詠唱的程式新手，也適合對資料處理、資料分析與資料視覺化有需求的從業人員。 本書範例檔案 本書提供 Python 範例程式、完整的 ChatGPT 提示文字及產出程式碼。 【目錄】 第一篇：Python X ChatGPT 程式設計與 HTML「超」入門 01 使用 ChatGPT 學習 Python 程式設計 1-1 Python 變數、資料型別與運算子 1-2 流程控制 1-3 函式、模組與套件 1-4 容器型別 1-5 檔案與例外處理 1-6 ChatGPT 應用：Python 程式設計小幫手 02 爬取的資料來源：HTML、CSV 和 JSON 2-1 HTML 與 CSS 基礎 2-2 資料標籤 – 文字和圖片標籤 2-3 群組標籤 – 清單、表格和結構標籤 2-4 網站巡覽 – 超連結標籤 2-5 CSV 與 JSON 2-6 ChatGPT 應用：學習 HTML 標籤的 CSS 選擇器 第二篇：Python X ChatGPT 網路爬蟲SOP 標準作業程序「超」實務 03 作業步驟一：認識網路爬蟲與 HTML 網頁分析 3-1 網路爬蟲與 URL 網址 3-2 認識 JavaScript 動態網頁內容 3-3 建立 Python 網路爬蟲的 SOP 3-4 使用開發人員工具分析 HTML 網頁結構 3-5 ChatGPT 應用：分析 Bootstrap 相簿網頁的標籤結構 04 作業步驟二：Requests 和 Selenium 取得網路資料 4-1 使用 requests 取得網路資料 4-2 使用 Selenium 取得網路資料 4-3 取得 HTML 表單送回的網路資料 4-4 使用 Web API 取得網路資料 4-5 ChatGPT 應用：取得無限捲動網頁的資料 4-6 ChatGPT 應用：剖析 OpenWeatherMap 的 JSON 天氣資料 05 作業步驟三：BeautifulSoup 剖析和擷取網頁資料 5-1 使用 BeautifulSoup 擷取網頁資料 5-2 使用正規表達式擷取網頁資料 5-3 Selenium+BeautifulSoup 擷取網頁資料 5-4 偽裝成瀏覽器送出 HTTP 請求 5-5 ChatGPT 應用：爬取 Bootstrap 相簿網頁的照片資訊 06 作業步驟四：Pandas 清理爬取資料與儲存 6-1 Pandas 基本使用 6-2 Pandas 資料讀取與儲存 6-3 Pandas 常用的資料處理 6-4 Pandas 資料清理 6-5 ChatGPT 應用：使用字串函式進行資料處理與清理 07 ChatGPT 應用實務：Python X ChatGPT 網路爬蟲實戰 7-1 擷取多筆記錄和 HTML 表格資料 7-2 擷取多頁面的分頁記錄資料 7-3 ChatGPT 應用實務：使用 Selenium 自動登入會員網站 7-4 ChatGPT 應用實務：爬取 PTT BBS 看板討論區的貼文 第三篇：Python X ChatGPT X Excel 資料統計分析「超自動化」實務 08 自動化下載圖檔、圖檔處理與批次檔案操作 8-1 自動化下載網路圖檔 8-2 PIL 影像處理自動化 8-3 os 與 shutil 模組的檔案操作自動化 8-4 ChatGPT 應用：自動批次重新命名和移動檔案 8-5 ChatGPT 應用：自動批次圖檔處理 09 自動化 Excel 活頁簿編輯操作 9-1 Excel 自動化與 openpyxl 套件 9-2 自動化建立 Excel 檔案和工作表 9-3 自動化讀取、更新與走訪 Excel 儲存格資料 9-4 自動化 Excel 工作表管理 9-5 ChatGPT 應用：將 CSV 和 JSON 資料自動匯入 Excel 10 自動化 Excel 資料統計與 VBA 10-1 自動化統計 Excel 工作表的整欄與整列資料 10-2 在 Excel 儲存格自動化套用公式和 Excel 函式 10-3 自動化 Python X Excel 建立樞紐分析表 10-4 使用 Python 程式自動化執行 Excel VBA 10-5 ChatGPT 應用：實作 Python X Excel 自動化工具箱 11 ChatGPT 應用實務：Python X Excel 與 Pandas 資料視覺化 11-1 認識資料視覺化與基本圖表 11-2 在 Excel 工作表自動化繪製統計圖表 11-3 ChatGPT 應用實務：Python X Excel 資料視覺化 11-4 ChatGPT 應用實務：Pandas 資料視覺化 第四篇：Python X ChatGPT X Office 辦公室事務「超自動化」實務 12 自動化處理 Word 文件與 PowerPoint 簡報 12-1 Python 的 Word 文件自動化 12-2 Python 的 PowerPoint 簡報自動化 12-3 ChatGPT 應用：自動調整 Word 標題文字的樣式與對齊 12-4 ChatGPT 應用：自動在 PowerPoint 投影片繪製圖表 13 自動化處理 PDF 文件與 Email 電子郵件 13-1 pywin32 套件：Office 軟體自動化 13-2 自動化 PDF 檔案處理 13-3 自動化寄送 Email 電子郵件 13-4 ChatGPT 應用：Excel X Email 自動寄送開會通知 14 自動化匯整各種表格資料至 SQL 資料庫 14-1 自動化轉換 Word、HTML 和 PDF 表格成 Excel 14-2 SQLite 資料庫的基本使用 14-3 將 CSV、JSON 和 Excel 資料存入 SQLite 資料庫 14-4 ChatGPT 應用：自動合併多個 Excel 檔案 14-5 ChatGPT 應用：產生 SQL 指令與改用 MySQL 資料庫 15 ChatGPT API 自動化撰寫客戶回應與產生 PDF 報表 15-1 使用 Open AI 的 ChatGPT API 15-2 自動化 Word 模版文件處理 15-3 Python X Excel 使用 Word 模版產生 PDF 報表 15-4 ChatGPT 應用：ChatGPT API X Word 模版撰寫客戶回應的 Word 文件 16 ChatGPT 應用實務：ChatGPT API 和 LINE Bot 聊天機器人 16-1 Flask 的基本使用 16-2 使用 Replit 雲端 Python 開發環境 16-3 ChatGPT 應用實務：Flask+SQLite 建立 Web API 16-4 ChatGPT 應用實務：ChatGPT API 和 LINE Bot 聊天機器人 附錄A Python 開發環境與註冊使用 ChatGPT A-1 Python 開發環境：Thonny A-2 註冊使用 ChatGPT