今天要開始來時做內部功能即美化的部分嘍~ 一開始先做註冊登入系統，laravel很貼心地幫我們節省很多事情， 只要下個兩個指令他就可以產生註冊登入的功能，以下是製作的步驟： (more…)
HTTP的中文意思是超文本傳輸協定， 但說真的看中文名稱真的無法了解它的意思跟作用。 所以我用一句話來解釋它的作用，HTTP是User對網頁進行請求以及回應的方法， 也就是說我們在寫網頁的時候，可以使用HTTP的指令來呼叫或是編輯對應的路由， 路由我們之後會遇到，所以在這就先不介紹意思了。 (more…)
當開始在寫的時候會發現它的操作模式都圍繞在MVC，那什麼是MVC呢?我一開始也搞不懂，後來看過別人寫的介紹之後才了解它的意義，其實MVC就像是同一間公司裡有3個不同職位的人在負責同一個案子或事情，以下是我對他們職位的解說： (more…)
Open Data： Google Play Store Apps 在前一篇文章中我們介紹了如何調整欄位名稱以及改變欄位的型別，接下來我們要進入下一個重點：開始著手進行資料處理與計算。在進行資料處理時，如果是使用Python原生的資料結構與函式進行處理，往往會需要使用多重迴圈，但使用 Pandas 套件時，我們可以使用名為 Vectorize Opration Technoloage的技術直接針對整個欄位的資料進行處理，這將會大大提升我們的作業效率。 使用資料表 (more…)
Open Data： Google Play Store Apps 在前一篇文章中我們介紹了如何將資料進行分組以及利用特定條件篩選所需資料，這些技術都是檢視資料的範疇，接下來我們將進入資料清理的環節，畢竟在正常情況下，我們所得到的資料並非都非常完美，可能會因為收集方便或是人為疏失造成資料的儲存形式較不利於分析的情況，這時候我們就需要將資料先行整理成容易分析的結構或是型別，降低分析的時間成本，這也是資料清理的價值。 使用資料表 (more…)
Open Data： Mobile App Statistics (Apple iOS app store) 在上一篇文章中，我們介紹了如何檢視與定位資料，並且在文章最後提到「我們在提取 index 的時候，較常使用 mask 進行條件篩選」，這個條件篩選的方法是 pandas 套件中非常重要的功能，也是這篇文章的核心重點。 使用資料表 Notebook Content： 這次我們會使用apple（AppleStore.csv）的公開資料，其中紀錄了兩個app平台商店中所有app的分類、評分、下載量、名稱、大小⋯⋯等相關資料，假設我們是一間app開發公司的分析人員，我們想研究目前市場中哪些分類的評分以及下載量是比較高的。…
Open Data： Mobile App Statistics (Apple iOS app store) 上一篇我們提到了pandas最重要的兩個資料物件（沒有看過的可以點這個連結），但我們光會存取資料是不夠的，假設我們今天要分析的資料有一萬多筆，且每筆資料都有一百多個欄位，要能直接從如此龐大的資料中分析趨勢或是關聯，基本上是不可能的，所以今天的重點就是介紹如何檢視與定位資料。 使用資料表 Notebook Content： 這次我們一樣會使用apple（AppleStore.csv）的公開資料，其中紀錄了兩個app平台商店中所有app的分類、評分、下載量、名稱、大小⋯⋯等相關資料，假設我們是一間app開發公司的分析人員，我們想研究目前市場中哪些分類的評分以及下載量是比較高的。 首先我們先試著利用 pd.read_csv() 讀取檔案： import pandas as…
在這邊我們預計實現團隊中使用 sublime + Atom 的開發人員都能夠對 .scss 做自動縮進，並且效果必須一樣。 縮進書寫規範：兩格空白 每個團隊或個人使用的 CSS 規範不盡相同，可以在細節部分自行調整，也可以參考一些CSS编码规范 有的人喜歡四格縮進，也有喜歡兩格的。 (more…)
在建資料庫之前呢，先來建立一個laravel的專案。 Step1. 先打開命令提示字元(CMD)，將位置轉到XAMPP的htdocs的底下。 (more…)