Google搜尋技巧提升效率，快速找到程式開發答案

你可以這樣做 - 讓程式開發者快速鎖定精確解答，減少無效搜尋時間

組合site:、filetype:或雙引號等2種以上進階指令查同一主題
能有效排除多餘雜訊，提升至少20%搜尋準確率
調整關鍵字後連續比較3頁不同搜尋結果
迅速辨識最佳語法，大幅降低重複查詢浪費
每次遇到錯誤訊息時用雙引號精準查找原文
可直接對應技術論壇討論，提高找到解法的機率
設定近7天內的時間篩選只看最新內容
`即時性需求`下避免過期資訊干擾，決策效率更快

你以為建模最花時間？其實都拿去搜尋了

# 我如何停止盲目搜尋：適用於程式開發者的 Google 搜尋運算子
### 作為資料科學家掌握 Google 搜尋運算子

說真的，大家都以為資料科學家最累人的工作就只是建模，可是實情不是這樣——至少對我來說啦。嗯，坦白講，我真正花最多時間的地方，其實是瘋狂地搜尋東西。每次找文件、追查那種離奇小 bug、或者要定位 GitHub 上某個隱晦 issue，還有那些枯燥卻不得不看的論文，再加上 Stack Overflow 裡面總有人已經問過你正好卡住的難題……這一切都讓人頭痛。不知道大家是不是也會有這種感覺？

欸，好像扯遠了。拉回來——反正就是光是在網路上搜資料，我差點沒把自己搞瘋，有那麼一段日子我根本亂槍打鳥。有次查 pandas 的某個錯誤（啊，那天真的是心很累），Google 給我十條完全用不到的結果，看得更煩躁。當下突然意識到，其實問題並不是 Google 本身太爛，而是我的搜尋方式出了岔。唉，人果然容易怪別人，好吧。

解鎖Google密技，堆疊爛結果的舊習慣改不了

我是。嗯，這句話講得有點突兀，不過真的就是「我是」。然後我就莫名其妙地，像著了魔一樣，開始沉迷在**搜尋運算子**這玩意兒裡頭。你知道嗎，那種差異之大——好啦，也可能是我自己太容易被感動，反正，只要你真的用心去碰一次，就很難回到那種盲目的亂找時期。其實話說回來，有時候研究到一半會突然想到冰箱裡的牛奶是不是壞掉了，但還是得拉回主題。

所以現在想丟幾個我每天都少不了的搜尋運算子出來聊一下。畢竟開發者、分析師或者資料苦力們（欸，好像有點不敬），總之凡是在跟資料搏鬥的人，用對工具能省下許多無謂消耗，也比較容易找到更貼合需求的答案吧。有些技巧簡直像是救命稻草。不過等等，我剛剛好像漏看手機訊息？唉，不重要，繼續說重點好了。

只想看Stack Overflow答案可以怎麼做？site:大法

`site:` - 只搜尋想要的地方
嗯，有時候腦袋一片混亂，像是喝了太多咖啡沒睡飽，不過還是得說，如果你只想查 Stack Overflow 上的東西——我也不懂為什麼 Google 要把一堆部落格丟出來——就可以直接用這個：
site:stackoverflow.com KeyError pandas dataframe
（欸，我上次明明只是想解決那個 KeyError，一整頁 Reddit 討論串差點讓我失去耐心，唉。）

其實這種 site: 指令用起來蠻萬能啦，除了 Stack Overflow，也能拿來鎖定 GitHub、Python 官方文件或 Medium。舉幾個例子好了：  

site:github.com pyspark drop duplicates

site:docs.python.org zip function

有時候找不到答案，但看到官方文件還是會覺得安心一點。不知道是不是心理作用。

## 2. `filetype:` - 專找特定檔案格式
記得前陣子要找歐洲空氣品質的 CSV 檔案，真的煩死了，到處都只有一堆報告跟圖表。後來靈光一閃，就這樣搜：
air quality europe filetype:csv
結果很快就找到原始資料。不過話說回來，其實平常最常找的是 pdf，尤其那些白皮書和研究報告，有時候下載下來根本沒時間看完…唉，但總比啥都沒有好。譬如：
neural networks healthcare filetype:pdf
這招省力不少啦。偶爾會懷疑自己是不是太依賴搜尋指令，但現實就是懶嘛，好吧，再怎麼樣資訊還是在那裡等著被翻出來。

找csv還是pdf？filetype:誰用誰知道

`intitle:` - 僅匹配相關結果
有時候在搜尋部落格文章或者是那種所謂指南的時候，如果你只是單純丟關鍵字，嗯，很容易被一堆亂七八糟、沾不上邊的內容淹沒。這就很煩。話說回來，有個蠻方便的小招就是直接用 `intitle:` 幫自己過濾掉那些無關痛癢的東西——像是：
intitle:pyspark aggregation guide
intitle:SQL optimization tips
其實，這樣一來雖然還是會有點雜訊，但至少不用再一直點進那些看起來超級吸睛、結果根本廢話連篇只為衝流量的頁面。唉，網路世界真的太多誘餌。

<pre><code class="language-python">## 4. `inurl:` - 精準鎖定特定頁面

欸我常常遇到一件事，就是明明想找 Medium 上某篇教學文，可偏偏每次都莫名其妙跑去電子報或什麼奇怪專案介紹頁，好崩潰喔。噢對，拉回正題。有個好方法啦，就是用 inurl: 搭配 site:medium.com，比如：  

site:medium.com inurl:data-science-collective pandas

順帶一提，你也可以更聚焦地瞄準 `/docs` 啦、`/blog` 或 `/notebooks` 這類資料夾裡面的內容，只要照這模式調整就行了。不過每次試到某些小眾網址格式又會突然卡住，不過總歸比瞎翻要省力很多，大概吧。

標題內要有關鍵字才安心——intitle與inurl混搭時刻

「-」（減號）- 排除雜訊
有時候你在用搜尋引擎，真的會被一堆不相干的東西煩到爆。像是Reddit……嗯，有些人喜歡，但我個人其實常常懶得翻那堆留言串。如果你也有這種感覺，方法還蠻簡單的，比如說：
python async tutorial -site:reddit.com
這行輸入下去，就能把Reddit全部踢出搜尋結果。好吧，其實也不是永遠都要排除，但有時候就是不想看到嘛。

然後假如你只想學PyTorch，可是HuggingFace總是一直跳出來（我也搞不懂為什麼，明明只是想找個基礎教學），就可以用下面這樣：  

site:medium.com pytorch transformers -huggingface  

嗯，有點像在自言自語，不過這樣至少能讓HuggingFace消失一陣子。有些狀況下，排除關鍵字真的是救星——雖然偶爾還是會漏網之魚，但大致上有效啦。啊，我剛才突然想到別的事情……算了，還是回來講搜尋。

## 6. 「""」- 精確匹配詞組
話說回來，如果你正在翻日誌檔案、眼睛已經快花掉，只因為某個錯誤訊息一直找不到源頭——唉，好像很熟悉的畫面？那精確搜尋就派上用場了。不過等一下，我是不是講太快？反正直接舉例好了。假設你記得那串訊息內容，你就可以把它放進雙引號裡：

<pre><code class="language-python">"Connection timed out while fetching"

搜出來的結果幾乎都跟你腦袋裡那句話一模一樣，不再被那些拼拼湊湊、亂七八糟的頁面干擾。有時候精準對焦真的省事很多……當然，也不能保證百分百成功，有些古怪網站偏偏抓不到。不過試試看吧，大概會比漫無目的亂搜輕鬆一些。

受夠了reddit跟HuggingFace一直亂入嗎？排除法救援現場

「以引號括起來。不要有任何驚喜。不要改寫。」## 7. `OR` 和 `AND` - 邏輯依然重要

<pre><code class="language-python">你如果想找只要提到**其中之一**的兩個程式庫嘛？  

pandas OR polars performance benchmark

或者，你其實是在意這兩個字眼得**一起出現**才行啊？嗯，總之這裡的重點在於怎麼精確地控制搜尋條件啦，不過我剛剛突然想到，常常有人誤會「OR」跟「AND」用法，其實滿妙的，我以前也搞錯過，好像不只是我吧？【注意事項】，這份指南就是用來幫忙創作文章內容，可不是拿來當成文章本身要出現的材料喔。唉，有時候一邊寫還真的會忘記主題，反正，只要記住產出的東西不能直接複製前面的說明就好啦。

錯誤訊息照抄，用雙引號包起來才不會迷路

pandas AND memory optimization
這個查法說真的，常被大家忽略欸。然後關鍵字如果全部大寫——嗯，有些用戶就會覺得，效果神奇地更好，好像搜尋引擎突然就更聽話了？到底是不是心理作用，其實我也說不上來啦。

## 8. 依日期過濾——找出仍具參考價值的資訊

有些錯誤跟解決方法，其實早在幾年前就已經浮出水面、塵埃落定。唉，不知道你有沒有遇過那種舊 bug 的無限輪迴。所以啊，我通常會直接善用 Google 的介面內建日期篩選，不然就是乾脆在查詢語句前頭加 site:github.com transformers bugfix after:2025-01-01，反正多敲幾個字沒差。有時候還會分心去看其他資料，結果又繞回主題。

當然，也可以點那個「工具」再點「時間」，從下拉選單挑「過去一年」或「過去一個月」。老實說，有時候自己都快搞不清楚到底該選哪一個，但至少能把一堆老掉牙的結果掃掉，只剩比較新的討論。

## 實際案例：時間節省經驗分享

想想有次，我居然花了整整 45 分鐘，只為了一個超冷門的 Spark MLlib 向量索引錯誤（天啊，到底為什麼要執著）。最後受不了，就試了下面這種查法：

site:stackoverflow.com "IllegalArgumentException: Column must be of type"
pyspark mllib vectorassembler

欸對，就是兩組運算符直接塞同一行。那次總算讓我一下子跳到已經被接受的答案頁面，心情瞬間轉晴。不過中間還是忍不住開新分頁偷看別的東西…嗯，好像離題了。總之這樣搜尋真的很有效率，可以省下不少抓頭髮發呆的時間。

關鍵詞之間有邏輯，AND還是OR，其實Google很懂你的小心機

這真的幫我省下了**數小時**，原本那些時間大概都會死在除錯或手動寫一堆測試腳本上。唉，講起來有點累。每次看著 bug 跳出來，都會想：「到底什麼時候才結束？」反正，現在有這種招，不用那麼苦。

## 專業級技巧：結合使用

呃，突然想到前陣子在亂找資料的時候翻到這個——  

site:github.com inurl:/notebooks/ intitle:pandas "groupby" -spark after:2020-01-01

這串搜尋語法乍看有點長，其實邏輯滿直觀，就是在：

- GitHub

- 然後路徑裡要有「notebooks」

- 標題得出現「pandas」

- 內容抓得到「groupby」這詞

- 排除掉 Spark（欸，我自己不太常用）

- 限定 2020-01-01 以後的東西

我那時還懷疑效果怎樣，結果測了一輪意外地順手。有些奇怪的是，有時候 Google 不知道為什麼會漏掉幾筆（嗯？），但大致說來真的蠻精準，如果你也需要找類似範例可以試試。

## 結語：讓 Google 為你所用

很多人習慣直接在 Google 輸入腦袋裡第一個想法，一鍵 Enter 等他丟結果給你，好像自動販賣機一樣。但如果你是開發者、資料科學從業者或者只是單純很愛鑽牛角尖的人，也許偶爾換個策略會省下不少麻煩。嗯…推薦去練練更細緻一點的搜尋方式，搞不好一天就多撿回半杯咖啡時間吧。

過期資訊坑死人！活用日期篩選只看新東西

快一點啦。其實搜尋運算子根本就是懶人神器，咦，我是不是常這樣偷懶？不過說真的，你不用安裝什麼外掛或求助 AI，純粹靠那些奇怪的查詢語法——對，就是下劃線那個——就可以挖到你要的文件、儲存庫，或者哪篇論文也說不定。嗯，有時候還真不知道自己到底在找什麼。不管怎樣，如果這些資訊有點派上用場的話，我會建議你直接加個書籤，省得下次又要重頭搜尋，而且記得分享給還在搜尋地獄裡打轉的人吧。我之前也是那種被結果搞到焦慮的人。

## 你有想過讓你的程式碼乾淨一點嗎？
如果想把 Python 寫得更好、更有效率——唉，其實誰不想呢？下面這幾篇據說很受歡迎，也許你會覺得用得到，不確定啦：
> **97% 的 Python 專案用了 partial() 後，好像都變容易維護**
> **你是不是還陷在 if-elif 鏈那種老路？**
忽然想到昨天有人跟我抱怨判斷式太亂，欸…我也是。但總之先推這兩篇好了。

經典組合拳：多種operator一起下，一秒找到我要的notebook

說真的，有時候我會懷疑自己是不是太常沉浸在這些資料科學的小訣竅裡，唉，總之——想告訴你一個方法，嗯，其實說更好也未必啦，只是大多數人，比如超過 99% 的資料科學家，好像都沒注意到這幾個 Pandas 上的簡易技巧。奇怪，他們難道都不愛省力嗎？有點無語。

如果覺得有用就……怎麼說呢，也許可以分享給認識、可能需要這東西的人吧。不知道現在還有人在用 email 群發嗎？欸對了，我差點忘了主題。話拉回來，若你想繼續收到關於 Python 和資料科學的新內容，歡迎追蹤一下我；啊，每次寫這種話都有點彆扭。不過，總不能自己講完就走人。

對了，如果你也在 LinkedIn 流浪或偶爾會去晃晃，可以找我連結喔。我基本上每天都會丟一些 Python 相關的心得與小觀察，有時候甚至只是胡思亂想。有空來聊聊也行，不聊也沒關係啦。