分布式爬虫与行业数据可视化分析平台
案例介绍
针对特定行业数据分散、获取难的问题，独立设计并开发了一套全自动化数据采集与分析系统，解决了人工收集效率低、数据非结构化的痛点。
核心功能与技术栈：
分布式采集引擎：基于 Python (Scrapy/Selenium) 构建多节点爬虫集群，突破 IP 封禁与动态渲染反爬策略，实现 7x24 小时稳定抓取。
数据清洗与存储：使用 Pandas 进行 ETL 清洗，将非结构化网页数据转化为标准 JSON/CSV 格式，并持久化存储至 MySQL/MongoDB。
可视化大屏：集成 ECharts 生成动态数据看板，直观展示行业趋势与关键词热度，为客户提供决策支持。
个人职责：
负责从架构设计、反爬策略编写到后端 API 接口开发的全流程交付。
分布式爬虫与行业数据可视化分析平台
案例介绍
项目背景：
针对特定行业数据分散、获取难的问题，独立设计并开发了一套全自动化数据采集与分析系统，解决了人工收集效率低、数据非结构化的痛点。
核心功能与技术栈：
分布式采集引擎：基于 Python (Scrapy/Selenium) 构建多节点爬虫集群，突破 IP 封禁与动态渲染反爬策略，实现 7x24 小时稳定抓取。
数据清洗与存储：使用 Pandas 进行 ETL 清洗，将非结构化网页数据转化为标准 JSON/CSV 格式，并持久化存储至 MySQL/MongoDB。
可视化大屏：集成 ECharts 生成动态数据看板，直观展示行业趋势与关键词热度，为客户提供决策支持。
个人职责：
负责从架构设计、反爬策略编写到后端 API 接口开发的全流程交付。
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