爬虫项目经历简介

电商商品数据深度采集系统
基于Python的Scrapy框架，搭建分布式爬虫系统，实现对10+主流电商平台商品信息的自动化抓取。针对网站动态渲染和反爬虫机制，采用Selenium+ChromeDriver模拟真实用户行为，结合IP代理池轮换、Cookies会话保持策略，成功突破访问限制，数据采集效率极高。运用Pandas进行数据清洗与标准化处理，通过SQL语句将结构化数据高效存储至MySQL数据库，数据准确率达98%以上。
全网新闻实时监控平台
使用多线程技术结合BeautifulSoup库，开发高并发新闻爬虫，实现对30+新闻媒体网站的7×24小时动态监测。通过正则表达式和自然语言处理技术，自动提取新闻标题、正文、发布时间及关键词标签，并利用Redis缓存队列优化数据传输效率。为舆情分析提供核心数据支撑。
垂直领域数据挖掘系统
针对行业论坛、技术社区等特定网站，定制开发Python爬虫程序，采用XPath定位与CSS选择器结合的方式，精准提取用户讨论帖、技术文档等非结构化数据。针对反爬虫封禁策略，设计动态User-Agent池与请求间隔自适应算法，为后续知识图谱构建和机器学习模型训练提供基础语料。