个人公开演示项目,使用合成 PDF 数据展示表格批量提取、CSV 和 XLSX 导出、来源文件与页码追踪、字段校验和异常报告。本人负责需求拆解、Python 实现、测试、示例数据及使用说明。项目不含任何客户或真实个人数据,可用于验证可追溯的 PDF 表格处理流程。
个人公开演示项目,针对 Excel/CSV 数据提供字段标准化、空值处理、重复记录识别、日期与数值格式校验、合并输出及质量报告。本人负责 Python 数据处理流程、规则配置、测试样例、命令行使用说明与结果审计。演示数据均为合成数据,不含客户资料。
个人公开演示项目,展示将原始 CSV 数据通过可配置 Python 工作流完成读取、字段标准化、规则校验、汇总输出与运行日志记录。本人负责流程设计、脚本实现、自动化测试、示例数据和使用说明。项目使用合成数据,不含客户或个人信息,可用于验证可复现的数据处理与交付流程。
这是本人为公开展示而制作的合成缺陷修复案例,不涉及客户代码或私有数据。案例包含两个可复现问题:Python订单折扣在金额恰好达到阈值时未生效,以及JavaScript按页码分页时出现一页偏移。我完成了最小复现、根因定位、边界修复、输入校验、回归测试和根因报告。仓库保留修复前后代码及测试;本地核验结果为Python 5项、JavaScript 4项测试全部通过。
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