此專案旨在開發一個基於 Python 的自動化系統，用於爬取「今彩539」歷史開獎數據，進行科學統計分析（和值、奇偶、冷熱門、連號、尾數），並整合 Google Gemini AI 提供互動式分析與選號建議。透過 Streamlit 框架提供直觀易用的網頁介面。
- 功能：自動從台灣彩券官方 API 爬取今彩539歷史開獎資料。支援增量更新，只爬取最新的數據。
- 技術：
requests,pandas。 - 輸出：
lottery_data/lottery_data.csv。
- 功能：對今彩539歷史數據進行多維度統計分析。
- 分析項目：
- 頻率分析：計算各號碼的出現頻率（所有期數及近30期）。
- 和值規律：分析每期開獎號碼總和的平均值、中位數、標準差及範圍。
- 奇偶/大小比：分析開獎號碼中奇數/偶數、大數/小數（1-19為小，20-39為大）的比例分佈。
- 連號/尾數：識別連號模式及其出現頻率，分析各尾數的出現頻率。
- 技術：
pandas。
- 功能：整合 Google Gemini AI 模型，將統計結果轉換為 Prompt 進行智能分析，並支援多輪互動對話。
- API 整合：支援使用者手動輸入
GOOGLE_API_KEY。 - 智能分析：根據統計數據，AI 提供近期趨勢總結、選號建議及解釋理由。
- 對話功能：支援與 AI 進行問答，保持上下文的對話體驗。
- 技術：
google-generativeai。
- 框架：
Streamlit(Python Web Framework)。 - 介面功能：
- 資料更新按鈕：一鍵更新今彩539歷史數據。
- 統計圖表：以長條圖、直方圖等形式視覺化展示各項統計分析結果。
- API Key 設定：側邊欄提供 API Key 輸入欄位。
- AI 對話視窗：顯示 AI 分析結果，並提供多輪對話互動介面。
- 技術：
streamlit,matplotlib。
- 語言: Python 3.10+
- 主要套件:
pandas,requests,google-generativeai,streamlit,matplotlib
- 確保您已安裝 Python 3.10 或更高版本。
- 建議使用虛擬環境：
python -m venv venv .\venv\Scripts\activate # Windows source venv/bin/activate # macOS/Linux
在激活的虛擬環境中，安裝 requirements.txt 中列出的所有套件：
pip install -r requirements.txt- 前往 Google AI Studio 取得您的
GOOGLE_API_KEY。 - 在啟動 Streamlit 應用程式後，將您的 API Key 輸入到應用程式左側的「設定」側邊欄中。
在專案根目錄下，執行以下命令啟動 Streamlit 應用程式：
streamlit run app.py應用程式將會在您的預設瀏覽器中打開。
- 資料更新：點擊側邊欄的「更新今彩539資料」按鈕，獲取最新開獎數據。
- AI 分析與對話：
- 輸入 API Key。
- 點擊「獲取 AI 分析與選號建議」按鈕，AI 會基於最新數據提供初步分析和選號建議。
- 在下方的對話框中輸入您的問題，與 AI 進行多輪互動。
- 確保程式碼在 GitHub 儲存庫中：
將整個專案資料夾推送到一個公開的 GitHub 儲存庫。
重要：請確保您的
GOOGLE_API_KEY沒有直接寫死在任何程式碼檔案中。 - 設定
secrets.toml： 在您的 GitHub 儲存庫中，建立一個.streamlit資料夾，並在其中建立一個secrets.toml檔案，內容如下：Streamlit Cloud 會自動讀取這個檔案作為環境變數。GOOGLE_API_KEY="您的 Google API 金鑰"
- 前往 Streamlit Community Cloud： 前往 share.streamlit.io 並使用 GitHub 帳戶登入。
- 部署新應用程式：
點擊 "New app"，選擇您的 GitHub 儲存庫，並將 "Main file path" 設定為
app.py。 - 部署：點擊 "Deploy!"。
本專案僅供數據科學研究使用。彩券具隨機性，統計分析無法保證中獎，請理性投注。