議員投票指南－架站流程

• 各縣市議會透明狀況
• 最後呈現

• 資料的一生
• 官方網站或文件中 => 經由crawler => json、csv、txt等 => 經由parser提取其中感興趣的資訊 => database => 由網站呈現
• 註：這裡選擇不在crawler時直接將資料放進database，因可能需要從多個網站合併資料後再塞入database，另外有json檔也可方便他人利用，最重要的應是有利之後debug，畢竟來源資料常常不如我們的想像，常有例外發生。
• 
  
• 流程
• 要先有人的資料，之後在提案或表決的內容中才可辨別出"人"(議員/立委)的部分
1. 人的基本資料
   1. crawler：
   2. 政治人物有一些基本欄位，可參考councilor部分。
   3. 找來源網站時，請盡量先從有歷屆議員/立委的網頁抓起，如網站有提供人的唯一識別碼也可拿來使用，否則請自己拼湊出一些唯一識別的辦法（例本站以python uuid module）
   4. parser：
   5. 從json檔將感興趣的資料放進database，建議將人的database table分成兩個，一個主表，一個存各屆的詳細資訊，詳細table schema可參考（主表、各屆）。
   6. 儲存各屆人的資訊時稍微注意term_end、in_office等容易忘記的欄位。
2. 議案/提案（議案/提案和表決紀錄順序無固定，可自行決定）
   1. crawler：
   2. 議案/提案基本欄位可參考，此部份各縣市差異頗大，請由該縣市議會官網提供的資料定義相關欄位。此部分建議先手動看10~30個議案再決定議案的欄位，有時會因議案性質不同而欄位不同。
   3. parser：
   4. 從json檔將感興趣的資料放進database，建議將database table分成兩個，一個主表存放議案資訊，一個存議案和提案人的關係，詳細table schema可參考（主表、關係）。
   5. 議案和提案人的關係可以再多加利用，藉由政黨分布可以算出個別議案的提案人政黨分布百分比，也可算出每個人共同提案的政黨分布，依照上述步驟並加入這段程式碼即可算出。
3. 表決紀錄
4. 這是其中最痛苦（最開心）的一段，因表決紀錄通常藏在議事錄會議記錄中，需要大量閱讀議事錄找出規則...
   1. crawler：
   2. 表決紀錄通常政府不會整理好給你，需要從會議記錄萃取，此crawler是抓會議紀錄檔案的。
   3. 建議將各會議記錄先合併為一個檔案，方便之後大量閱讀找規則，可用word或其他軟體合併檔案。
   4. parser：
   5. 會議記錄合併後，需有識別法將各次會議的會議紀錄分開，並取得該次會議基本資料（sitting_id、date...），可參考，會議名稱（sitting）請注意有常會、臨時會等。
   6. 會議記錄通常有包含出缺席紀錄，抓出缺席紀錄可參考（出席、缺席）。
   7. 上述抓出缺席紀錄用到一個等下也會用到的function，從一串文字中提取出是"人"（議員/立委）的部分，並轉換為該員的id回傳，可參考。
   8. 重頭戲表決，首先需要一個function可以遍歷每個表決，建議先閱讀議事錄後開工，以台北市議會為例，表決內容和表決名單是連貫的，故這裡採用遍歷表決名單的方式，可參考。
   9. 再來可利用上上樓的function抓出表決名單中的"人"的id，一般可分為贊成、反對、棄權，請自行決定贊成、反對、棄權要以什麼值表達，這裡使用1、-1、0來代表，方便之後運算脫黨表決。
   10. 最後是最難的部分，取出表決的內容，各縣市、甚至同縣市各屆都建議分開來寫，常因紀錄者用字或習慣而有不同，以台北市第11屆為例，可參考。
   11. 
       
• 網頁共用template
• 網站大家各自有熟悉的方式實作，這邊不著重在技術上，而列出一些此類網站常會共用的template供大家參考
  • 人名以政黨著色：範例
  • 各顏色所表示的政黨：範例，可輸入變數調整合併多少欄（colspan）
  • 關鍵字搜尋輸入表單：範例，可輸入變數調整輸入框的提示（placeholder）

• 其他縣市議會網站