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2021 年 1 月熱門電子書推薦 | 精選書籍推薦

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2021 年1 月推薦書籍：一起來閱讀增進知識吧，挑戰看看這個月能看幾本！或是有其他推薦書籍也歡迎分享～ 全身激痛點地圖 (電子書) 出版日期：2020/04/21 作者：侯鐘堡 推薦指數：⭐⭐⭐⭐ 失眠的年代：即刻救援你的睡眠，不睡這個殺手就在你身邊 (電子書) 出版日期：2020/12/16 作者：許承翰,高紅敏 推薦指數：⭐⭐⭐⭐ 病從排寒解2 排寒實踐與突破：20年臨床實證，突破排寒盲點，防治疫毒流感的中醫養命方略！ (電子書) 出版日期：2020/12/05 作者：李璧如 推薦指數：⭐⭐⭐⭐ 身體的立體結構網絡：一個結構治療科醫師的筆記 (電子書) 出版日期：2020/11/01 作者：林兩傳 推薦指數：⭐⭐⭐⭐ 1個月-7kg 奇蹟蛋白質減重法 (電子書) 出版日期：2020/12/29 作者：土田隆 推薦指數：⭐⭐⭐⭐ 人類使用說明書 (電子書) 出版日期：2020/11/26 作者：卡蜜拉‧彭 推薦指數：⭐⭐⭐⭐ 0負擔天文課：輕薄短小的109堂課，變身一日太空人 (電子書) 出版日期：2020/11/16 作者：侯東政 推薦指數：⭐⭐⭐⭐⭐ 我們為何吃太多？全新的食慾科學與現代節食迷思 (電子書) 出版日期：2020/12/30 作者：安德魯‧詹金森 推薦指數：⭐⭐⭐⭐ 只有一半的真相：為什麼科學看不到全貌？ (電子書) 出版日期：2020/11/30 作者：布拉斯藍德 推薦指數：⭐⭐⭐⭐⭐ ...
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New Ideas 11 月數據分享 | 使用 Google Data Studio 做數據視覺呈現

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最近在嘗試提高部落格的流量，因此想記錄每月的成效，及實作哪些方式。

11 月主要將 medium 一些文章搬到 Blogger，並開始研究怎麼把寫好的文章自動發佈到不同管道，並加上 utm 追蹤。原先有做自動發文到建好的 fb 粉專，但發現需要提交程式碼給 fb 審核，有點麻煩就先暫緩。剩下的就是將文章連結發佈到我個人的社群平台上。因此本月獲得的流量極為有限。

12 月開始嘗試把文章發到相關社群媒體上 ( 最近有發一篇文章到 ptt ) ，嘗試觸及不同的流量。然後想試試看建一個文章推播的 LINE 機器人自動推文。再來就是試試跟其他網站交換連結。到時再跟大家分享成效如何。

以下是 11 月的數據，是我用 Google Data Studio 製作，與大家分享。 
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自動將 Blogger 文章發佈到 facebook 粉絲專頁 （上）

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超實用自動化工具！如何用 Python 來實現將 Blogger 的文章自動發佈到粉絲專頁，就不用自己動手，省時又省力，非常的方便！ 最近開始將多數文章經營在 Blogger 內，但在初期 SEO 沒做好，所以流量一直都不高，於是我開始思考是不是要透過一些社群媒體的渠道來導流，於是我開始整理一個 facebook 粉絲專頁來使用。 碰到了一些問題 在我開始把文章連結加上追蹤碼，想一下貼文的文案，貼文縮圖呈現等 ...，卻忽然想到，該不會我剩下的十幾篇文章都要重複上面的流程吧？如果之後每寫一篇文章不就都要做一次。身為一位工程師實在是很討厭重複性的工作，於是就萌生出：那就給程式做吧！ 這次的文章我想採用上、下兩集做呈現，上集想分享如何設計機制，下集會著重在程式碼的實踐。 第一步、文章內容規格化 在開始寫程式碼前，我看了一下前面幾篇文章規格都不盡相同，有些有首圖、有些沒有；有些有標籤、有些沒有。還有一個問題是：如果我想自動產生貼文內容，那我要怎麼取內容，而且以行銷的角度，我會希望貼文內容是可以客製化，不會是固定的文案或只抓文章前面幾段的內容。 於是我開始整理了以下文章規格： 1. 文章必須有首圖（ 讓 Blogger 和 facebook 抓來當縮圖 ) 2. 文章前面插入一段 html 代碼，是白色且無大小的文字，我會在上面寫下希望在 facebook 貼文呈現的內容 3. 定義文章連結格式，到時候加 utm 追蹤，在 GA 查看數據時增加易讀性 第二步、使用 Blogger API Google 有提供 Blogger 的 API ，於是我便利用 Blogger API 去進行以下的步驟： 1. 撈出目前 Blogger 所有文章 id 2. 比對靜態的 json 檔案 ( 用來儲存已經發過的文章 id )，並篩選出沒在檔案的 id 3. 發到 facebook 粉絲團後，將這些 id 存到 json 檔案 第三步、使用 facebook API 最後一步就是使用 facebook 提供可以操作粉絲專頁發文的 API，在 Blogger API 撈出文章id 的同時，也會有文章標題、文章內容、文章網址 ... 等資訊。於是我便利用這些內容產出以下內容： 1. 貼文...
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使用 docker 部署 Python Flask | 心得分享

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上篇  畢業學分計算工具開發心得 | side project 的嘗試與迭代 有提到近期在做的專案，很高興不久前有找到 2 位學弟妹有興趣來往下做開發。由於他們比較少開發經驗，也促使我開始思考怎麼做能幫助他們開發更順暢。 目前想到了以下三點會優先執行： 1. 快速建置開發環境 2. 寫文件 3. 計算邏輯的模組化 這次文章想分享這次為了加速建置開發環境，研究了用 docker 來安裝 python、相關套件、以及啟動 Flask API： 一、安裝 docker 可以直接參考 docker 文件  來進行安裝，就不多贅述。  二、建立 requirements.txt 至 Flask 專案底下新增 requirements.txt 檔案，用來管理需要安裝的套件。 Flask==1.0.2 gunicorn==19.5.0 gevent==1.4.0 三、建立 Dockerfile 一樣在 Flask 專案底下新增 Dockerfile ( 不需有後綴檔名 )，稍稍說明一下他會做哪些事情： FROM python:3.6 MAINTAINER alansyue b123105@gmail.com COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt WORKDIR /app RUN pip install -r requirements.txt COPY . /app CMD ["gunicorn", "-k", "gevent", "-b", "0.0.0.0:9000", "app:app"] 1. FROM python:3.6 ：使用 python 這個 image 2. COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt : 複製 requirements.txt 檔案 3. RUN pip install -r requirements.txt: 安裝 requirements.txt 裡面的套件 4. 最後用 gunicorn...
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