當家裡沒電視、沒辦法看奧運轉播，卻很想知道中華隊現在比數如何的時候，發現 Google 有即時更新的比分，於是打開 F12 看了一下 XHR，有一個開頭是 torspo 的網址一直在送資料，如下圖。
但這網址除了參數有夠長之外，回應也非常混亂，有很多層的資料，光是解析出來就花了我好多時間，總之比賽國家和比分資訊就是藏在 ["tsp-mr4","tsp-vm"] 這個的後面，就用 regex 加上一些簡單的資料清理把它們抓出來：
本文紀錄如何在 AWS Lambda 上安裝並使用 Python 第三方套件，步驟包含在本機先建立套件的 zip 檔，以及新增 Layer 到 Lambda 函式上
我在 AWS Lambda 撰寫好函式（或是使用 $ zip <dest_filename>.zip <py_file>.py 製作 python zip 檔後上傳函式），函式中有使用到 requests 這個套件，執行 Test 時會顯示 No module named 'requests'，原因就是 AWS Lambda 預設是沒有 requests 這個套件的，需要另外上傳套件檔，以下是解決方法。
前兩步驟是在本機完成，後兩步驟是在 AWS 上進行，接下來將詳細解說各步驟。
AWS 官方文件說額外的套件必須使用 「python」 這個名稱的資料夾打包，所以要在專案資料夾內建立一個 python 資料夾，並將套件安裝到裡面，詳細 Terminal 指令如下：
$ mkdir python
$ cd python
# 安裝單一套件
$ pip install --target . requests
# 一次安裝多個套件
$ pip install --target . -r requirements.txt
Palantir 總部位於丹佛，2003 年由 PayPal 的其中一位共同創辦人所創立，成立 12 年時估值就已達 200 億美金，在 2018 年更已高達 410 億美金！
Palantir Gotham 是該公司的其中一項產品，主要用於國防軍事、反恐情報等，據説 2011 年美軍能夠鎖定賓拉登確切位置，也是依靠這項產品提供恐怖份子的行為模式分析數據。（現在的小朋友是不是已經不知道賓拉登是誰了 XD）
這次主要想來聊聊 Palantir 在上個月上傳的 YouTube 影片，主要在展示如何使用大數據來監控中國在南海的軍事行為，並採取適當策略，以捍衛台灣南海的和平！
影片中提到，由於全世界 80% 的半導體，都是依靠台灣來生產供應，因此若有任何狀況導致產線中斷，將會對全世界造成災難性的衝擊，台灣的半導體產業在世界上真的是舉足輕重的地位啊～
影片的主線劇情是：中國一艘旅洋驅逐艦（Luyang Destroyer）從碼頭消失，為了找到它，展開了以下驚心動魄的數據軍情決策！
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JupyterLite 是可以直接使用瀏覽器開啟的輕量級 JupyterLab，主要是依靠一個稱為 Pyolite 的核心 (建立在 Pyodide 之上的 CPython 3.8 直譯器），目前也有支援類似 Jupyter notebook 的 RetroLab 版本。
主要是由 Jupyter 的核心開發者所開發出來的，因此目前還算是非官方專案，他們之後預計會慢慢將各種平常會使用到的功能實現在 JupyterLite 上。
點選連結進去後，會看到左側已經有一系列的示範代碼可以使用，例如開啟 pyolite - plotly.ipynb 檔案，即可測試在 JupyterLite 上 Plotly 的資料視覺化功能。
這次 VS Code 更新到 v1.58 版本啦！利用這篇文章來分享幾個本人覺得還滿值得一提的新功能吧！
雖然英文介面已經用很習慣，但繁體中文用起來也還滿新鮮的！
現在可以將 terminal 建立或是移動到程式碼編輯的那個區塊，這個彈性還滿方便的，之後就不用被限制 terminal 只能放在下方了！
移動和新增的方式有四種，個人覺得第 2 點的直接拖曳 tab 感覺最方便
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JumpingCode 資料科學手記 