- 项目描述：为某行业调研公司开发的自动化数据采集与分析平台，通过Python爬虫技术（结合Scrapy和Selenium），对多个行业网站的公开数据进行定时采集，涵盖产品价格、市场评论、行业报告等信息。后端采用Django框架构建，实现数据存储、清洗、API接口开发，前端使用HTML5、CSS3和JavaScript（结合Django模板）搭建数据可视化界面，支持数据的多维度筛选、图表展示。同时，利用PyQt5开发了辅助的桌面端配置工具，方便非技术人员设置采集规则和查看任务进度。
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- 技术实现：
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- 爬虫模块：使用Scrapy框架构建分布式爬虫，针对动态加载页面采用Selenium模拟浏览器行为，通过中间件处理IP代理、Cookie池，突破网站反爬限制，确保数据采集的稳定性和高效性。
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- 后端模块：基于Django搭建RESTful API，实现数据的入库（MySQL）、清洗、聚合，提供数据查询、导出接口。利用Django的权限系统，对不同角色用户设置数据访问权限。
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- 前端模块：采用HTML5的Canvas绘制数据统计图表，通过CSS3实现响应式布局，使平台在PC、平板等设备上均有良好体验。
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- 桌面工具：使用PyQt5设计图形界面，实现采集任务的可视化配置（如采集频率、目标字段），并通过Qt的多线程技术，实时展示采集进度和异常信息。
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- 项目成果：平台上线后，每月为公司采集超10万条有效数据，数据准确率达98%以上，极大提升了行业调研的效率，为公司决策提供了有力的数据支撑，同时桌面工具的易用性也获得了业务部门的一致好评。