시계 반대 코드: 자동화를 통해 마케팅 팀의 일상 업무를 줄이는 방법
"시계 반대 코드!"에 다시 오신 것을 환영합니다. 블로그 시리즈는 일상적인 작업을 간소화되고 시간을 절약해 주는 경이로운 작업으로 바꿔줍니다. 오늘 저는 반복적인 수동 작업을 자동화된 발전소로 전환한 프로젝트를 공유하게 되어 기쁩니다. 시간을 절약하고 작업 흐름에 흥미를 더할 수 있는 방법을 알아볼 준비가 되셨나요? 뛰어들어 보세요!
뒷이야기
스타트업에서 일하면 다양한 부서와 협력하고 자동화에 적합한 비효율성을 발견할 수 있는 기회와 같은 장점이 있습니다. 최근 마케팅 팀과의 대화에서 저는 단지 기술 업그레이드가 필요한 작업을 발견했습니다. 수동으로 작성되었습니다:
- 매일 Product Hunt를 방문하여 오늘의 상위 5개 제품을 획득하세요.
- 각 제품 제조사의 소셜미디어 정보를 수집합니다.
- 이 과정을 매일 반복합니다.
이 말을 듣자마자 '자동화하면 어떨까?'라는 생각이 들었습니다. 노트북을 들고 코딩을 시작했습니다.
문제 분석
이 문제를 해결하려면 스크레이퍼를 만들어야 했습니다. 제가 취한 접근 방식을 간단히 요약하면 다음과 같습니다.
Product Hunt의 구조 이해: Product Hunt가 콘텐츠와 사용하는 API를 렌더링하는 방법을 조사했습니다. 최고의 제품과 자세한 정보를 표시하기 위해 서버측 렌더링을 사용합니다.
도구 선택: 웹사이트가 서버 측 렌더링을 사용하기 때문에 Node.js와 함께 Puppeteer를 사용하기로 결정했습니다. Puppeteer를 사용하면 헤드리스 브라우저를 제어하고 마치 수동으로 탐색하는 것처럼 콘텐츠를 스크랩할 수 있습니다.
-
데이터 가져오는 중:
- 상위 5개 제품: 오늘의 상위 5개 제품을 얻기 위해 Product Hunt 웹사이트를 스크래핑하는 것부터 시작했습니다.
- 제품 세부정보: 각 제품에 대해 클릭하여 제품 ID를 가져왔습니다.
- 메이커 정보: 제품 ID를 사용하여 API에 접속하여 제품 메이커에 대한 세부 정보를 가져왔습니다.
- 소셜 미디어 정보: 메이커 ID를 가지고 Puppeteer를 통해 각 사용자의 프로필 페이지를 방문하고 소셜 미디어 정보를 스크랩했습니다.
- 데이터 저장: 마지막으로 이 모든 정보를 CSV 파일로 정리하여 마케팅 팀이 쉽게 작업할 수 있도록 했습니다.
CSV 출력은 다음과 같습니다
이것이 중요한 이유
이러한 작업을 자동화하면 시간이 절약될 뿐만 아니라 인적 오류도 줄어들고 마케팅팀이 항상 최신 데이터를 손쉽게 확인할 수 있습니다. 또한 이는 기술이 어떻게 반복 작업을 간소화하고 가치를 더할 수 있는지 보여주는 훌륭한 예입니다.
참고: 소스 코드를 원하시면 언제든지 저에게 핑을 보내주세요 :)
당신 차례!
코드를 사용하여 작업을 자동화해 본 적이 있나요? 아래 댓글로 여러분의 경험과 팁을 공유해 주세요! 어떤 작업을 자동화하고 싶나요? 토론해보자!
마지막으로 글이 도움이 되셨다면 박수 치고 팔로우 부탁드립니다!
위 내용은 시계 반대 코드: 자동화를 통해 마케팅 팀의 일상 업무를 줄이는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.
