「鲑鱼均，因为一场鲑鱼之乱被主管称为鲑鱼世代，广义来说以年龄和脸蛋分类的话这应该算是一种 KNN 的机器学习，不正经的数据分析师，毕业後把人生暂停了半年，在 Google 和 AWS 办过几场演讲，缓下脚步的同时找了份跨领域工作。偶而慢跑、爱跟小动物玩耍。曾立过很多志，最近是希望当一个有细节的人。」

YT Data API 教学 - 利用 Colaboratory 测试 Python

YouTube Data API 的开放是划时代的改变，对於影音串流、数位行销的工作者，有了更加弹性的资料运用方式，可以更灵活的追踪每一部 Youtube 影片的观看次数、留言数、甚至是更多的影片资讯，时时刻刻分分秒秒的，追寻着即时资料的变动。这篇是 Python - 数位行销的 Youtube 分析教学系列文章的第 4 篇，也是我参加 2021 iThome 铁人赛中系列文章的第 4 天。
系列文章：Python — 数位行销分析与 Youtube API 教学
昨日回顾：Youtube API - 将 Google Cloud Platform 专案串接 Data API

关於 Google Colaboratory

Google Colaboratory (又称为 Colab ) 是由 Google 所提供的一个云端程序开发工具平台，因为深度学习常用的 Tensorflow 支援性的关系，Google Colab 经常被应用在机器学习研究和深度学习的开发项目上。与 Google Docs 和 Google Sheet 类似，Google Colab 能够在浏览器中直接进行专案研究和开发，并且允许你在许多人之间分享专案，但是最重要的是，它可以「免费」使用。

考量到本系列文章可能有无程序背景的使用者，在环境设置上可能比较不是那麽友善。因此基本上会推荐不需要安装，且方便性与相容性最佳的 Google Colab 进行 Python 的开发与练习，你无须进行太多的电脑环境设定，只要你能够连上网路，就能够让大家快速上手做测试以及进行简易的程序开发。Google Colab 提供了免费访问GPU 的机会，让你不需要任何注册就能进行程序设计与快速训练模型。

• 我在操作会使用 Anaconda 的 Jupyter 做程序操作，个人建议程序设计开发者可以在自己熟悉的开发平台上进行，无论 Anaconda、Pycharm、Jupyter、Spyder、或者是 IDE 的 Sublime 与 Visual Studio Code，只要能够在自己熟悉的平台上做开发即可，当然也欢迎大家尝试使用 Google Colab 做开发(?)

开始你在 Colab 上的第一个程序：只需要 5 分钟

今天会提及一些基本功能的测试，让你能够快速地了解 Google Colab 的使用以及介面操作方式，首先进入 Google Colab。应该能够看到一个类似这样的介面。当我们在专案的 Dahsboard 时，可以点选右下角的「新增笔记本」来新增一个新的专案。

• 开启你的 Google Colab
  这是你的专案笔记本。你可以点击左上角的 "Untitled.ipynb "来改变文档的标题，或者点击右上角的 "共用 "来与其他人分享这个档案。在这里以我们以 "iThome-2021-This-is-Colab" 为专案命名，副档名会自动设定为 .ipynb 档。每个笔记本都由一个单元格的列表组成。这些单元格可以包含文本注释（在这里你可以可能描述你正在做的事情）和代码（你可以在这里输入Python并运行它）

• 确保 "Python "执行时的类型
  现在，点击右上方的 "连接 "按钮。这样做之後，你应该看到一个绿色的打勾符号 (v)，表明你已经成功连接到 GPU 来执行你的程序。为了确保一切正常，试着在笔记本上写一些Python (可以尝试点击单元列) ，按下 SHIFT + ENTER键来执行它。

• 测试执行安装包 (package)
  一般情况下，Colab 中的每个单元都运行 Python 代码。然而我们也可以运行特殊的
  命令来下载安装包，例如像是在命令前加一个！ ，这边以 neural-style 测试安装包功能是否正常
  程序码：

!git clone https://github.com/anishathalye/neural-style.git

• 测试进入该专案路径
  现在项目已经被下载，你可以使用cd命令，在colab中需要在它前面加上%。输出的/content/neural-style就是你所在的新目录，这边以%cd 测试专案路径是否正常。

%cd neural-style

• 测试把档案汇出成为 python 档 (.py)
  当你在 Google Colab 完成程序编写，想要在你的主机端上直接执行的话，可以到 Colab 的档案中选择下载，下载为 .py 档案，这样就能够将 Colab 所使用的 ipynb 档转为 python。

• 确认档案是否有成功储存
  点选左上方 Colab 的 Logo (∞) 可以进入到该档案的云端储存位置，我们会直接导入 Owner 的位置，如果你的档案有出现在资料夹内，像是 iThome-2021-This-is-Colab.ipynb，代表专案有成功储存。

今天说明了 Google Colaboratory 的方法

统整一下今天的内容：

• 开启与建立你的 Google Colab 专案
• 测试执行安装包 (package) 是否能够正常执行
• 测试把档案汇出成为 python 档 (.py)
• 确认档案是否有成功储存
• 当然，最重要的是你可以决定自己习惯的开发介面

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Jerry Chien

【鲑鱼均】 现职是 200 多万订阅 Youtuber 的数据分析师，专长在 Python 的开发与使用，大学虽然是资讯背景但总是斜杠跑到商管行销领域，以工作角度来说的话，待过 FMCG、通讯软件、社群影音产业，也算是个数位行销体系出生的资讯人。这 30 天铁人挑战赛会从数位行销角度去重新切入数据分析这件事情，期待这个资本主义的社会中，每个人能在各个角力间不断冲突而渐能找到一个平衡点回归最初的统计建立最终的初心。

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