Python：股票×ETF量化交易實戰105個活用技巧 (2版)

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【簡介】 　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。 　　對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？ 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！ 　　本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　【精采內容】 　　✪金融大數據資料的取得 　　✪網路爬蟲的實戰演練 　　✪ETF的詳細介紹 　　✪建構完整的回測系統 　　✪經典交易策略建構 　　✪股權分散策略建構 　　✪三大法人策略建構 　　✪融資融券策略建構 　　✪月營收交易策略建構 　　✪一籃子股票回測方法 　　✪Line自動化策略訊號推播 　 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢 　　運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南 　 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標 　　✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼 　　✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略 　　✪透過Line Notify打造策略訊號派送機器人 【目錄】 |CHAPTER 01| Python基礎介紹 技巧1 【觀念】Python安裝介紹 技巧2 【實作】本書的Python範例執行方法 技巧3 【實作】基本型態介紹 技巧4 【實作】基本運算及數學函數介紹 技巧5 【實作】字串處理介紹 技巧6 【實作】序列型態介紹 技巧7 【實作】判斷式結構介紹 技巧8 【實作】迴圈式結構介紹 技巧9 【實作】序列推導式的延伸應用 技巧10 【實作】建立函數的方法 技巧11 【實作】建立類別的方法 技巧12 【實作】建立函式庫並取用 技巧13 【實作】檔案應用處理 技巧14 【實作】Python異常處理的應用 技巧15 【實作】使用Python的外掛套件 技巧16 【實作】時間套件的應用觀念 技巧17 【實作】Pandas套件的應用 |CHAPTER 02| 金融商品與量化分析基礎介紹 技巧18 【觀念】了解台灣證券市場 技巧19 【觀念】何謂股票 技巧20 【觀念】何謂ETF 技巧21 【觀念】ETF種類介紹 技巧22 【觀念】證券的相關交易制度 技巧23 【觀念】證券交易方法 技巧24 【觀念】為何需要量化分析 |CHAPTER 03| Python取得公開資料 技巧25 【觀念】網路爬蟲基本概念 技巧26 【觀念】網頁的組成 技巧27 【觀念】網頁標籤介紹 技巧28 【實作】了解網頁傳遞參數方法 技巧29 【實作】Python下載網頁資訊 技巧30 【觀念】BeautifulSoup套件簡介 技巧31 【實作】BeautifulSoup解析資料 技巧32 【觀念】Selenium 套件簡介 技巧33 【觀念】何謂K線（開高低收量） 技巧34 【實作】抓取證券公開資訊 |CHAPTER 04| 建構策略分析框架 技巧35 【觀念】何謂策略分析框架 技巧36 【觀念】何謂交易策略 技巧37 【觀念】回測要注意的事情 技巧38 【觀念】如何發想交易策略 技巧39 【觀念】回測流程介紹 技巧40 【實作】將資料圖像化 技巧41 【實作】撰寫基本進出場邏輯 技巧42 【實作】記錄回測交易明細 技巧43 【實作】繪製K線圖及交易紀錄 技巧44 【觀念】分析回測交易紀錄 技巧45 【實作】績效指標實作 |CHAPTER 05| 經典交易策略建構 技巧46 【觀念】趨勢突破交易策略介紹 技巧47 【實作】趨勢突破策略圖像化觀察 技巧48 【實作】趨勢突破策略撰寫 技巧49 【觀念】處置效應介紹 技巧50 【觀念】停利停損觀念 技巧51 【實作】趨勢突破策略加上停利停損 技巧52 【觀念】移動停損觀念 技巧53 【實作】突破策略加上移動停損 |CHAPTER 06| 技術分析交易策略 技巧54 【觀念】技術分析的介紹 技巧55 【觀念】技術分析套件介紹 技巧56 【實作】Talib套件安裝 技巧57 【實作】Talib套件基本操作 技巧58 【實作】技術指標介紹－均線（MA）介紹及計算 技巧59 【實作】MA策略圖像化觀察 技巧60 【實作】突破均線交易策略 技巧61 【實作】均線排列策略 技巧62 【實作】技術指標介紹－相對強弱指標（RSI）介紹及計算 技巧63 【實作】RSI策略圖像化觀察 技巧64 【實作】強勢回檔策略 技巧65 【實作】RSI突破策略 技巧66 【實作】技術指標介紹－平滑移動曲線指標（MACD）介紹及計算 技巧67 【實作】MACD策略圖像化觀察 技巧68 【實作】MACD策略 技巧69 【觀念】建構交易策略的濾網 技巧70 【觀念】技術指標－平均真實區間指標（ATR）介紹及計算 技巧71 【實作】MA、ATR策略圖像化觀察 技巧72 【實作】MA搭配ATR濾網交易策略 |CHAPTER 07| 股權分散表交易策略 技巧73 【觀念】股權分散介紹 技巧74 【實作】取得股權分散公開資料 技巧75 【實作】價格與股權資料表整合 技巧76 【實作】股權分散表解讀方向 技巧77 【實作】大股東、小股東、股東人數變動繪圖分析 技巧78 【實作】跟著大股東買策略 技巧79 【實作】跟小股東反著做策略 |CHAPTER 08| 三大法人交易策略 技巧80 【觀念】三大法人介紹 技巧81 【實作】取得三大法人公開資料 技巧82 【實作】日K與三大法人資料整合 技巧83 【實作】外資繪圖變動分析 技巧84 【實作】投信繪圖變動分析 技巧85 【實作】自營、自營避險繪圖變動分析 技巧86 【實作】跟著外資、投信買交易策略 |CHAPTER 09| 融資融券交易策略 技巧87 【觀念】信用交易介紹 技巧88 【實作】取得融資融券公開資料 技巧89 【實作】取得融券借券公開資料 技巧90 【實作】日K與信用交易資料整合 技巧91 【實作】進行資券繪圖分析 技巧92 【實作】進行借券賣出繪圖分析 技巧93 【實作】融資融券交易策略 |CHAPTER 10| 月營收交易策略 技巧94 【觀念】月營收介紹 技巧95 【實作】爬蟲取得月營收資料 技巧96 【實作】月營收與股價資料整合 技巧97 【實作】繪製月營收與價格走勢圖 技巧98 【實作】月營收交易策略 |CHAPTER 11| 一籃子策略回測及策略上線 技巧99 【觀念】一籃子股票回測 技巧100 【實作】取得上市櫃股票代碼 技巧101 【實作】產業別一籃子回測 技巧102 【觀念】股票策略該如何實際執行 技巧103 【實作】Line Notify推播策略訊號 技巧104 【實作】Windows作業系統排程執行 技巧105 【實作】打造股票自動化訊號推播機器人

Python 教學手冊 第二版 (2版)

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【簡介】 　　本書是程式設計教科書暢銷作家洪維恩老師最新著作，經課堂實戰教學淬練，學生試讀試做習題回饋，規劃出適當學習節奏、自學/課堂授課均適用的 Python 入門學習教材，涵蓋多項特色，包括：   　　\ Visual Studio Code×Jupyter 雙環境教學 // 　　以 Visual Studio Code 搭配內建 Jupyter 環境教學，單行形式小範例講解語法、函式用法等細節，可在 Jupyter 快速輸入程式碼驗證。學習到一小段落後，再搭配大範例使用 Visual Studio Code 執行獨立 .py 程式檔綜合應用，既可反覆練習刻印學習內容，也能夠體悟實際用途。   　　\ 程式碼與解說對頁編排、易學易讀不卡頓 // 　　全書編排考量易讀性，範例以不跨頁為原則，程式碼與解說盡量安排在左右對頁，避免前後來回翻閱查找，只要攤開書頁，即可左右對照閱讀。對於抽象或是較為複雜的觀念，也搭配精心設計圖解，協助快速理解。像是 NumPy 裡多維度的資料概念，就提供立體圖解，不用自己在腦中費力想像。   　　\ 從基本語法到應用主題通包 // 　　除變數、流程控制、容器、函數、物件導向的類別與繼承、檔案、異常處理等必學的基本語法外，也涵蓋機器學習與資料科學的共同基礎套件--NumPy 矩陣科學運算、Matplotlib 資料繪圖視覺化與 Pandas 資料處理分析，以及用途最廣的 BeautifulSoup 網路爬蟲與 Skimage 影像處理。   　　\ 完整習題解答與教師專用題庫 // 　　本書提供依照章、節編排近 300 題的自我練習題，題目本身含解題指引，可先複習相關內文再嘗試解題，並且附有完整習題解答，學到哪裡、練到哪裡，最適合自學或是課後自我驗證學習成果。另外也提供學校用書授課老師專屬題庫，同樣以章節編排，可適度輔助課後作業或是階段測驗，並搭配有經實際授課驗證的投影片，教學節奏最流暢。   　　\ 關鍵概念深度剖析 // 　　對於初學者容易卡關的地方，像是可變與不可變的物件、可雜湊與不可雜湊的物件，淺層拷貝與深層拷貝、遞迴函式、參數的傳遞等，都有相當篇幅的解說，讓學習者能夠清楚來龍去脈，而不只是照著生硬的規則套用，即使遇到問題也能依循學到的觀念解學。   本書特色   　　□ 每章末均有豐富習題與完整解答驗證學習成效 　　□ 另有教師專用題庫搭配檢視教學成果 　　□ 採用 VScode、Github Copilot 業界工具 　　□ 從基本語法到 NumPy、Matplotlib、Pandas、網路爬蟲應用 　　□ 簡短小範例在 VSCode 內用 Jupyter 即時驗證，快速理解觀念 　　□ 完整範例檔用 VSCode 執行，學習實務應用情境 　　□ 精心設計圖解，資料結構、抽象觀念一目了然 　　□ Python Tutor 視覺化呈現執行過程，追蹤迴圈、遞迴、函數呼叫最佳幫手 　　□ 利用 Github Copilot 輔助除錯，熟悉 AI 世代開發流程 【目錄】 第一章 認識 Python 1.1 Python 簡介 1.2 下載與安裝 Python  1.3 安裝與設定 VS Code  1.4 使用 VS Code 執行 Python 程式  1.5 開始進入 Python 的世界 1.6 使用內建的 AI 功能─Copilot  第二章 資料型別、變數與運算子 2.1 簡單的資料型別  2.2 變數與常數  2.3 常用的運算子  2.4 變數的設值與運算的優先順序  2.5 型別轉換  2.6 不同進位整數的轉換  2.7 輸出與輸入函數  2.8 關於浮點數計算時的誤差  第三章 數值、字串與串列的處理 3.1 數值運算  3.2 random 模組裡的函數  3.3 字串的處理函數  3.4 字串類別提供的函數 3.5 串列與相關的處理函數 第四章 流程控制：選擇性敘述與迴圈 4.1 選擇性敘述 4.2 for 迴圈  4.3 while 迴圈 4.4 break、 continue 和 pass 敘述  4.5 帶有 else 的迴圈 4.6 串列推導式 第五章 函數 5.1 函數的基本概念  5.2 參數的傳遞機制  5.3 關於參數的傳入  5.4 全域變數與區域變數  5.5 遞迴函數  5.6 lambda 表達式 5.7 函數的進階應用  第六章 容器資料型別 6.1 list 資料型別 6.2 tuple 資料型別  6.3 set 資料型別 6.4 dict 資料型別 第七章 物件導向程式設計 7.1 類別的基本概念 7.2 類別裡的函數 7.3 繼承與多型 7.4 類別的封裝 第八章 檔案、異常處理與模組 8.1 檔案處理  8.2 異常處理  8.3 模組與套件 第九章 使用 NumPy 套件 9.1 初探 NumPy 陣列  9.2 陣列元素的提取 9.3 陣列的進階處理 第十章 NumPy 的數學運算 10.1 基本運算 10.2 陣列的進階運算處理 10.3 統計處理與資料排序  10.4 數學矩陣的相關運算  10.5 廣播運算  10.6 儲存 NumPy 陣列  第十一章 使用 Matplotlib 繪圖套件 11.1 Matplotlib 繪圖的基本認識 11.2 二維繪圖的修飾  11.3 填滿繪圖與極坐標繪圖  11.4 統計繪圖  11.5 等高線圖與三維繪圖 11.6 動畫的製作 第十二章 使用 Pandas 處理數據資料 12.1 一維的 Series 12.2 二維的 DataFrame 12.3 Pandas 的元素操作與運算 12.4 排序與統計函數 12.5 Pandas 的繪圖 12.6 存取 csv 檔與 pickle 檔 第十三章 網路爬蟲入門 13.1 認識網路爬蟲  13.2 使用 requests 發送 GET 請求  13.3 解析 HTML 與安裝 BeautifulSoup 13.4 實作：擷取網頁特定資訊  13.5 爬取 PTT 寵物板  第十四章 使用 Skimage 進行圖像處理 14.1 圖像的基本概念  14.2 圖像類型、儲存與色表應用 14.3 基礎圖像處理 14.4 進階圖像處理 14.5 圖像修復  附錄 A: 使用 Jupyter Notebook A.1 安裝 Jupyter 擴充功能 A.2 鍵入程式碼  A.3 儲存格的選取、複製、移動與刪除 A.4 存檔與離開 Jupyter Notebook A.5 Markdown 語法  A.6 於 Jupyter Notebook 裡製作目錄  附錄 B: Colab 的使用 B.1 啟動 Colab  B.2 鍵入程式碼與文字儲存格  B.3 儲存格的選取、複製、移動與刪除  B.4 存檔與離開 Colab  B.5 設定更舒適的操作環境  B.6 使用 Colab 的 AI 輔助學習 Python B.7 在 Colab 存取雲端硬碟裡的檔案  附錄 C: ASCII 碼表 英文索引

因果推論的商業應用：用Python解鎖科技產業的精準行銷 (1版)

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【簡介】 　　＊資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！ 　　・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？ 　　・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？ 　　・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？ 　　✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。 　　✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。 　　✔全書以 Python 為實作語言，實務化門檻降低，符合產業主流技術。 　　✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理，解決真實業務問題。 　　每增加一美元的線上行銷預算，能吸引多少新顧客？哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品？該如何制定最佳定價策略？因果推論提供了一種高效方法，幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變，而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。 　　在本書中，作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家，還是商業分析師，都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法，例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法（Difference-in-Differences）。此外，作者也帶您探索現代技術的應用，包括如何利用機器學習進行異質性效應估計。每一種方法都配有具體的產業應用範例，幫助您快速上手。 　　本書將幫助您： 　　．學習因果推論的基本概念 　　．將商業問題建構為因果推論問題 　　．了解偏差會如何干擾因果推論 　　．認識因果效應如何因人而異 　　．使用同一顧客在不同行為上的觀察進行因果推論 　　．在隨機化不可行的情況下，運用地理或切換實驗完成因果分析 　　．檢視不遵從性偏差和效應減弱 最真實的國際讀者讚譽 　　「對數據科學家來說，這本書直接影響我的工作，充滿『恍然大悟』的時刻！」 　　「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書！」 　　「適合統計、工程與經濟領域專業人士，完美填補實務缺口！」 來自專家的推薦 　　「Matheus寫的這本書，教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料，並解決重要實際問題的先進方法，是該主題迄今的最佳著作。」 ——Sean J. Taylor，Motif Analytics首席科學家 　　「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書，聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」 ——Nick Huntington-Klein，經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者 　　「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題，並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」 ──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家  【目錄】 前言 第一部分 基礎知識 Chapter 1 因果推論導論 什麼是因果推論？ 為什麼要進行因果推論？ 機器學習與因果推論 關聯性與因果性 偏差 確定處理效應 關鍵概念 Chapter 2 隨機實驗和統計回顧 透過隨機化實現強制獨立性 A/B 測試的例子 理想實驗 最危險的公式 估計的標準誤差 信賴區間 假設檢定 樣本量計算 關鍵概念 Chapter 3 圖形因果模型 思考因果性 圖形模型速成課程 再探識別 CIA 和調整公式 正向性假設 使用資料的識別範例 混淆偏差 選擇偏差 關鍵概念 第二部分 調整偏差 Chapter 4 線性迴歸的不可思議有效性 只需要線性迴歸 迴歸理論 Frisch-Waugh-Lovell 定理與正交化 迴歸作為結果模型 正向性與外插 線性迴歸中的非線性 給初學者的迴歸分析 遺漏變數偏差：從迴歸的角度看混淆 中性控制變數 關鍵概念 Chapter 5 傾向分數 管理培訓的影響 使用迴歸調整 傾向分數 基於設計與基於模型的識別 雙重穩健估計 用於連續處理之廣義傾向分數 關鍵概念 第三部分 效應異質性與個人化 Chapter 6 效應異質性 從 ATE 到 CATE 為什麼預測不是答案？ 使用迴歸進行 CATE 評估CATE 預測 根據模型分組的效應評估 累積效應 累積增益 目標變換 當預測模型能幫助效應排序時 CATE 在決策中的應用 關鍵概念 Chapter 7 元學習器 用於離散型處理的元學習器 連續型處理的元學習器 關鍵概念 第四部分 面板資料 Chapter 8 雙重差分法 面板資料 標準雙重差分法 識別假設 隨時間的效應動態 包含共變數的雙重差分法 雙重穩健雙重差分法 逐步採用 關鍵概念 Chapter 9 合成對照法 線上行銷資料集 矩陣表達法 合成對照作為水平迴歸 標準合成對照 帶有共變數的合成對照 合成對照去偏差 推論 合成雙重差分法 關鍵概念 第五部分 替代實驗設計 Chapter 10 地理實驗和交替實驗 地理實驗 合成對照設計 切換實驗 關鍵概念 Chapter 11 不遵從與工具變數 不遵從 擴展潛在結果 工具變數識別假設 第一階段 簡化形式 兩階段最小平方法 標準誤差 額外的控制變數和工具變數 不連續性設計 關鍵概念 Chapter 12 未來的方向 因果發掘 序列決策 因果強化學習 因果預測 領域適應 結語 索引  

最新Python基礎必修課(第二版)：ITS認證 + ChatGPT協作開發 (2版)

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【簡介】 語法解析 x 範例說明 x 程式實例 x ChatGPT輔助學習 x ITS Python詳解 用Python打造未來競爭力，結合ChatGPT協作開發，加速學習之路，直通大數據、機器學習與人工智慧核心技術！ ★ 超值加贈！用ChatGPT學Python教學影片 ★ 涵蓋ITS Python國際認證模擬試題解析 ■ 微軟最有價值專家(MVP)、ITS Python國際認證講師與資深教師共同執筆 由微軟MVP、ITS國際認證講師與科大教授共同編撰，專為初學者量身打造的Python入門教材。不僅適合零基礎學習者，也適用於教師教學與學生運算思維訓練。 ■ 循序漸進，無痛上手 內容結合理論與實務，透過書中範例引導問題分析與程式架構設計，系統性培養初學者的邏輯思維與問題解決能力，輕鬆踏入Python程式設計的世界。 ■ 豐富內容與實務應用 內容涵蓋Spyder與Colab開發環境，從基礎語法、資料結構、控制流程到檔案處理、圖表設計與視窗應用開發，進一步延伸至網頁爬蟲實作。搭配ChatGPT進行數據分析、圖表繪製與爬蟲協作，全面訓練實作能力，為進入大數據、機器學習與AI領域打下堅實基礎。 ■ ITS Python國際認證能力訓練 內容融合ITS Python解題技巧，書末收錄兩組ITS Python（IT Specialist Certification）國際認證模擬試題，強化初學者的實作訓練，也是考取ITS Python認證的理想教材。 ■ 超值！附「用ChatGPT學習Python」教學影片 結合ChatGPT協助撰寫程式、加入註解、除錯與理解程式邏輯，全面加速您提升Python程式設計實力。 ■ 更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun 【目錄】 chapter 01　Python 語言概觀 　　1.1 Python 語言簡介 　　1.2 程式設計的步驟 　　1.3 演算法 　　1.4 建置 Anaconda 開發環境 　　1.5 編寫第一個 Python 程式 　　1.6 認識 Google Colab 程式編輯環境 　　1.7 檢測模擬試題解析 chapter 02　基本程式設計 　　2.1 內建資料型別 　　2.2 常值 　　2.3 變數與資料型別 　　2.4 運算子 　　2.5 資料型別轉換 　　2.6 print() 輸出函式 　　2.7 檢測模擬試題解析 chapter 03　字串與格式化輸出入 　　3.1 字串資料型別 　　3.2 字串與運算子 　　3.3 格式化輸出 　　3.4 常用的字串方法 　　3.5 檢測模擬試題解析 chapter 04　選擇結構 　　4.1 結構化程式設計 　　4.2 關係運算子 　　4.3 邏輯運算式 　　4.4 選擇結構 　　4.5 檢測模擬試題解析 chapter 05　重複結構 　　5.1 for 迴圈 　　5.2 while 迴圈 　　5.3 continue 與 break 　　5.4 巢狀迴圈與無窮迴圈 　　5.5 檢測模擬試題解析 chapter 06　串列 　　6.1 何謂串列 　　6.2 一維串列 　　6.3 使用迴圈操作串列 　　6.4 串列的函式與方法 　　6.5 串列的排序 　　6.6 二維串列 　　6.7 檢測模擬試題解析 chapter 07　函式 　　7.1 何謂函式 　　7.2 內建函式 　　7.3 自定函式 　　7.4 引數的傳遞方式 　　7.5 引數傳遞使用串列 　　7.6 全域變數與區域變數 　　7.7 遞迴 　　7.8 檢測模擬試題解析 chapter 08　元組、字典、集合 　　8.1 元組 　　8.2 字典 　　8.3 集合 　　8.4 檢測模擬試題解析 chapter 09　檔案與例外處理 　　9.1 檔案概論 　　9.2 資料夾的建立與刪除 　　9.3 檔案的開啟與關閉 　　9.4 文字檔資料的寫入與讀取 　　9.5 例外處理 　　9.6 檢測模擬試題解析 chapter 10　與ChatGPT 協作開發 　　10.1 認識 ChatGPT 　　10.2 ChatGPT 協作開發 Python chapter 11　繪製圖表 　　11.1 matplotlib 套件 　　11.2 繪製線條圖 　　11.3 繪製柱狀圖 　　11.4 繪製圓餅圖 　　11.5 與 ChatGPT 協作繪製線條圖 chapter 12　網頁資料擷取分析 　　12.1 網路爬蟲 　　12.2 urllib 套件解析網址與擷取網頁 　　12.3 requests 套件擷取網頁 　　12.4 BeautifulSoup 套件解析網頁 　　12.5 網頁爬蟲應用實例 　　12.6 與 ChatGPT 協作爬取股票 附錄 A　ITS Python 國際認證模擬試題 - 1 附錄 B　ITS Python 國際認證模擬試題 - 2 附錄 C　視窗應用程式 【PDF電子書，請線上下載】