案例介绍
本作品是一套基于 Python 的豆瓣公开数据自动化采集与分析系统，核心功能覆盖豆瓣电影、图书、短评 / 长评的全量公开数据爬取、清洗与结构化处理。
技术上，我负责整体架构设计与核心模块开发：使用 Requests+XPath 实现静态页面数据的高效解析，针对动态渲染的评论页，采用无头浏览器模拟用户行为完成渲染爬取；同时搭建了代理 IP 池与请求头池，通过请求频率控制、随机延迟等策略，有效规避了平台的反爬限制，爬取成功率稳定在 98% 以上。
数据处理环节，实现了自动去重、格式校验、缺失值补全等清洗逻辑，将采集的万级数据批量写入数据库，并导出为结构化文件，为后续的用户评论情感分析、评分分布统计等分析工作提供了高质量数据源。作品全程独立开发，实现了从数据采集到预处理的完整闭环，可稳定支持大规模数据的自动化获取需求。
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