เล่นวิดีโออัตโนมัติ
จบบทเรียนอัตโนมัติ
บทเรียนก่อนหน้า
จบบทเรียนนี้
Bootcamp ลดงานด้วย Python รูปแบบวิดีโอ
ติดตั้งโปรแกรมสำหรับใช้เขียน Python
การติดตั้งโปรแกรม Anaconda และทดลองใช้ Jupyter Notebook (6:30)
สัปดาห์ 1: พื้นฐานสำคัญ โครงสร้างข้อมูล และการเขียนคำสั่ง
แนะนำ Bootcamp ลดงานด้วย Python (11:46)
เนื้อหาบรรยาย: การเขียนโปรแกรม ภาษา Python และ Jupyter Notebook (18:10)
check point 1: เปิดไฟล์ออนไลน์ (7:45)
check point 2: mark down & code cell (5:31)
checkk point 3: download .ipynb (2:54)
เนื้อหาบรรยาย: พื้นฐานการเขียน Python (13:29)
ช่วงพัก 10 นาที และการถาม-ตอบ (11:07)
เนื้อหาบรรยาย: ข้อมูล และตัวแปร (22:38)
check point 4: ตัวแปรเก็บข้อมูล (5:58)
check point 5: built-in function (15:32)
checkpoint 6: string method (12:21)
การใช้งาน Header & Markdown เป็นสารบัญบน Jupyter Lab (3:29)
check point 7: comparison operators & boolean (9:20)
check point 8: Chained Comparison Operators (7:25)
check point 9: การแก้ไขข้อมูลใน list (13:25)
check point 10: เพิ่มข้อมูลง list (6:11)
check point 11: เอาข้อมูลออกจาก List (6:29)
check point 12: แก้ไข Dictionary (9:40)
check point 13: แก้ไข และเพิ่มข้อมูล Dictionary (1:49)
check point 14: ลบบข้อมูลจาก Dictionary (1:27)
สัปดาห์ที่ 2: Library คำสั่งสำเร็จรูป, Control Flow การควบคุมการทำงาน, Function & Module การนำคำสั่งไปใช้ต่อ
แนะนำ: คลาส 2 Library, Control Flow (6:49)
Presentation: Library ชุดคำสั่งสำเร็จรูปที่ช่วยให้การใช้งานง่าย หลากหลาย (23:00)
check point 1: ทดลองใช้ Library pandas ดึงข้อมูลตารางจาก website (20:15)
Presentation: Control Flow การควบคุมการทำงานของโปรแกรม (22:13)
check point 2, 3, 4: if statement แยกการทำงานตามเงื่อนไข (27:02)
check point 5, 6, 7, 8: For Loop (20:56)
check point 9: while loop ทำงานซ้ำตามเงื่อนไข (15:34)
check point 10: try except สร้างเงื่อนไขจัดการ error (14:59)
check point 11: function สร้างฟังก์ชันบันทึกคำสั่ง (9:19)
check point 12, 13: Module การบันทึกคำสั่งลงไฟล์ และการนำไปใช้ (14:52)
สรุปคลาสเรียนสัปดาห์ที่ 2 (8:37)
สัปดาห์ที่ 3: การสร้างโปรแกรมทำงานกับไฟล์ โฟลเดอร์
แนะนำ: คลาส 3 การทำงานกับไฟล์ และโฟลเดอร์ (13:22)
Checkpoint1 ไฟล์ตัวอย่าง checkpoint 2 การ setup ที่อยู่ไฟล์ (7:56)
Checkpoint 3 ดึงชื่อไฟล์ (15:14)
Checkpoint 4 5 get file type (44:10)
Checkpoint 6 ลบจุด (5:56)
Checkpoint 7 เก็บประเภทไฟล์ใน set (15:33)
Checkpoint 8 สร้างคำสั่งเก็บเฉพาะประเภทไฟล์ (8:26)
ถาม-ตอบ ช่วงแรก (13:06)
สรุปการการเรียนครึ่งแรก (5:55)
checkpoint 9 ใช้ for loop ทำซ้ำกับทุกไฟล์ (10:11)
checkpoint 10 สรุปทุกคำสั่งเพื่อดึงประเภทไฟล์ (5:51)
checkpoint 11 สร้าง path ของโฟลเดอร์ที่ต้องการสร้าง (7:52)
checkpoint 12 สร้างโฟลเดอร์ให้เกิดขึ้น (6:17)
checkpoint 13 try except กัน error สร้างโฟลเดอร์ทับ (4:36)
checkpoint 14 for loop สร้างทุกโฟลเดอร์ (8:13)
checkpoint 15 คำสั่งสร้างโฟลเดอร์ (10:51)
checkpoint 16 รวมคำสั่งจนถึงการสร้างโฟลเดอร์ (10:28)
การทำงานของ Jupyter Notebook และ checkpoint 17 สร้างที่อยู่ไฟล์ กับที่อยู่โฟลเดอร์เพื่อย้ายไฟล์ (9:33)
checkpoint 18 ย้ายไฟล์เข้าโฟลเดอร์ (5:54)
checkpoint 19 เช็คว่าไฟล์มีอยู่ในโฟลเดอร์ไหม (7:11)
checkpoint 20 ทำงานกับเฉพาะไฟล์ ไม่ย้ายโฟลเดอร์ (11:42)
checkpoint 21 Module ย้ายโฟลเดอร์ (8:15)
สรุปคลาสเรียนที่ 3 (6:39)
ึคลาสที่ 3: Python ทำงานกับ Excel
แนะนำคลาส: intro คลาส และ checkpoint 1, 2 (13:52)
checkpoint 3 check type (6:12)
checkpoint 4 ตั้ง row เพื่อระบุข้อมูลที่ระบุตัวตนข้อมูลได้ (9:00)
checkpoint 5 dtypes เช็คประเภทข้อมูลในคอลัมภ์ (7:59)
checkpoint 6, 7 ดึง 1 ข้อมูลจาก series (8:48)
checkpoint 8, 9, 10 ดึงข้อมูลด้วย .loc , .iloc (10:26)
checkpoint 11 ลบข้อมูลซ้ำซ้อน (5:57)
checkpoint 12 ดึงข้อมูลเป็นช่วงด้วย .loc หลังลบ duplicates (4:51)
checkpoint 13 การแยก ดึงข้อมูล price (7:00)
checkpoint 14 regular expression ดึงตัวหนังสือที่ต้องการ (11:23)
checkpoint 15 regular expression ดึงตัวหนังสือที่ต้องการที่อยู่ติดกัน (7:40)
checkpoint 16 แปลงผลลัพธ์เป็น integer (5:26)
checkpoint 17 สร้างคำสั่งแปลงราคาเป็นตัวเลข (7:28)
checkpoint 18 การใช้ apply ใช้คำสั่งกับ series (3:39)
checkpoint 28 แก้ column (0:29)
ข้อควรระวัง: การแทนค่าใส่ฟังก์ชัน (6:00)
checkpoint 22 ดึงข้อมูลตัวอย่างของ sales (3:22)
checkpoint 23 คำสั่งดึงเลข sales (3:42)
checkpoint 24, 25, 26 นำคำสั่งสกัด sales มาใช้กับ dataframe (13:25)
checkpoint 27 นำข้อมูลใส่กลับเข้าไป (4:30)
การบันทึกข้อมูลลงไฟล์ Excel และ outtro (6:06)
คลาสที่ 5 เก็บข้อมูลหน้าเวป
แนะนำคลาสเรียน และ checkpoint 1 webscraping table data from static web (16:30)
checkpoint 2, 3 ดึงชื่อหุ้นทั้งหมด และสร้างเป็นลิ้งค์ (20:29)
checkpoint 4, 5 สร้างลิ้งค์ทั้งหมด และดึงตารางใส่ list (17:44)
checkpoint 6 สร้าง dict เก็บตาราง (20:12)
checkpoint 7, 8 ดึงข้อมูลเวปมาเป็น html string (18:03)
checkpoint 9, 10 เปลี่ยน sting เป็น BeautifulSoup และ การใช้ devtool (16:54)
checkpoint 11, 12 การดึง tag และสกัดข้อมูลจาก tag (12:03)
checkpoint 13, 14 ดึง 1 คอนโด และ ทุกคอนโด (19:13)
New Lecture
checkpoint 15, 16 ระบุข้อมูลที่ต้องการจากคอนโด (26:41)
checkpoint 17, 18 สกัดและบันทึกข้อมูลลง Dictionary (13:17)
checkpoint 19, 20, 21 เก็บข้อมูลทั้งหน้าเวป บันทึกเป็น Excel (22:17)
คลาสที่ 6: การใช้ Selenium ควบคุมเวปไซต์ / บราวเซอร์
Note สำคัญเรื่อง version ของ Selenium
เตรียมโปรแกรม Selenium สำหรับการใช้งาน และเกี่ยวกับตัวอย่างในคลาส (13:27)
ใช้ Selenium เพื่อควบคุมบราวเซอร์เพื่อเปิดเวปไซต์ (25:40)
การใช้คำสั่งระบุปุ่มสำหรับการเลือกภาษา กดเลือกภาษา และใช้คำสั่งเพื่อทำงานกับ ShadowRoot (37:49)
QA การถามตอบ และช่วงพัก (19:56)
การจัดการคำสั่ง และรวมฟังก์ชัน (23:08)
การใช้คำสั่งเตรียมข้อมูลการค้นหาสินค้า และเตรียมดึงออกมา (31:39)
สกัดข้อมูลจากเวป บันทึกลง DataFrame (30:21)
สัปดาห์ที่ 7: การใช้ Pyautogui สร้างคลิกบอททำงานรอบตัว
เกี่ยวกับการสร้างคลิกบอท และการระบุตำแหน่งด้วยเมาส์ (35:36)
ส่งคำสั่งเพื่อทำงานกับเมาส์ คลิก ลาก เลื่อนเมาส์ (12:39)
การส่งคำสั่งพิมพ์ข้อความ และการใช้งาน (13:27)
ค้นหาตำแหน่งบนหน้าจอด้วยภาพของสิ่งที่สนใจ (20:56)
การทำงานกับข้อมูลของตำแหน่งที่ได้จากการค้นหาภาพบนหน้าจอ (4:32)
การส่งคำสั่งกด hot key พร้อมทดลองใช้ (21:20)
การรับข้อมูล User Input และการใช้ Pyautogui รับข้อมูล (19:11)
[ใช้ได้สำหรับ Windows เท่านั้น] การทำงานกับหน้าต่างโปรแกรมต่างๆ ที่เปิดอยู่ (29:23)
สัปดาห์ที่ 8: การรวมคำสั่งเป็น Module เก็บข้อมูลจากเวป Shopee
นำคำสั่งเก่า เข้าเวป shopee, เตรียมข้อมูลสำหรับการเก็บ มาใช้งาน (26:56)
การเตรียมคำสั่งสำหรับ user input และการใช้ prompt จาก pyautogui เพื่อรับค่าจาก user (37:28)
การนำคำสั่งเก็บข้อมูลจากเวปลงตารางมาใช้ (13:54)
สร้าง function สำหรับการเก็บข้อมูลลงตาราง (37:02)
ปรับคำสั่งเก็บข้อมูล เพิ่มการเก็บข้อมูลยอดขาย (12:20)
การปรับแต่งตาราง DataFrame เปลี่ยนชื่อคอลัมภ์ ตั้งค่า row (5:48)
รวมคำสั่งใน cell เดียวกัน เตรียมสร้าง module (6:10)
การรวมคำสั่งเพื่อเตรียมสร้าง main function (13:24)
สร้าง function main เรียกใช้คำสั่งที่สร้างขึ้น (6:56)
การเปลี่ยนแปลง .ipynb เป็น .py สร้างเป็น module (11:41)
การเรียกใช้งาน module บน Jupyter Notebook (13:59)
การใช้งาน .py ด้วย powershell และบทสรุป Bootcamp ลดงานด้วย Python (35:31)
แนะนำ Bootcamp ลดงานด้วย Python
จบบทเรียนนี้