這份作業希望能夠讓你熟悉 Web Scraping 的流程，這週的重點會著重在 JSON。
接續老師錄製的影片，請到 104 人力銀行，爬取「軟體工程」和「資料科學」兩種職業的搜尋結果，扣除面議的薪資不計，繪製圖表比較這 2 種職業的薪資差異，請自行思考適合的圖表類型與指標。
你的程式碼應該包含 3
個部分：爬資料、清理資料如薪資與年資等欄位、視覺化，有些流程可能需要借助你的主觀判斷，請盡量搭配文字適度解釋你處理資料的過程。另外，建議你爬好資料之後，可以自行創建並存取在
data/AS05/ 資料夾當中，以免每次 knit 都要重爬。
### your code請到 Google
每日搜尋趨勢，以抓取 JSON
的方式，爬下最近一週的搜尋趨勢結果，這裡的一週沒有規定具體日期，從你做作業當天為基礎即可。這題一樣建議你爬好資料之後，可以自行創建並存取在
data/AS05/ 資料夾當中，以免每次 knit 都要重爬。
結果部分請加入日期欄位，先印出前 10
個列，接著印出各個日期的筆數（參考程式碼：df %>% count(date)）。
提示： a. API url 的長相類似這樣 - “https://trends.google.com.tw/trends/api/”，後面還有東西，可以去找一下
b. 可以用迴圈寫，並且在迴圈中更新 API url 的日期
c. 直接用 fromJSON() 會出事，因為 Google
很壞，它故意在結果的前 5 個字塞入不相干的東西阻礙你，建議你可以用
str_sub() 抓取正確的字串再轉換成 JSON
### your code
### result 01
#> # A tibble: 10 × 7
#> title$query $exploreLink formattedTraffic relatedQueries image$newsUrl
#> <chr> <chr> <chr> <list> <chr>
#> 1 取消實聯制 /trends/explor… 20萬+ <df [17 × 2]> https://www.e…
#> 2 推特 /trends/explor… 5萬+ <df [5 × 2]> https://www.c…
#> 3 軟性封城 /trends/explor… 2萬+ <df [3 × 2]> https://www.e…
#> 4 實聯制 /trends/explor… 2萬+ <df [0 × 0]> https://udn.c…
#> 5 林襄 /trends/explor… 2萬+ <df [1 × 2]> https://tw.ne…
#> 6 確診者隔離天數 /trends/explor… 1萬+ <df [1 × 2]> https://www.e…
#> 7 桂冠出版社 /trends/explor… 1萬+ <df [0 × 0]> https://tw.ne…
#> 8 台南市衛生局 /trends/explor… 1萬+ <df [1 × 2]> https://udn.c…
#> 9 籃網 /trends/explor… 5000+ <df [0 × 0]> https://udn.c…
#> 10 蔡京京 /trends/explor… 5000+ <df [0 × 0]> https://www.e…
#> # … with 3 more variables: articles <list>, shareUrl <chr>, date <dbl>
#>
### result 02
#> # A tibble: 7 × 2
#> date n
#> <dbl> <int>
#> 1 20220421 17
#> 2 20220422 20
#> 3 20220423 20
#> 4 20220424 20
#> 5 20220425 20
#> 6 20220426 20
#> 7 20220427 20這個資料的原始結構有點複雜，請嘗試列出 id,
date, query, formattedTraffic,
title, source, url,
snippet 等欄位。其中，id 和 date
是自行加入的欄位，其他都是上一小題就能抓到的結果。這題比較難，所以配分低一些。
提示： a. id: 可以利用
mutate(id = row_number())
b. 原始的 dataframe 不是一般常見的 dataframe，有些 column 本身是
list，又被稱為 nested dataframe，處理起來很麻煩，建議可以用
$
c. 會用到 2 次 left_join()
### your code
### result
#> # A tibble: 863 × 8
#> id date query formattedTraffic title source url snippet
#> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
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#> # … with 853 more rows