ID:392731

聆听风暴

在校一本院校本科生

  • 公司信息:
  • 暂无
  • 工作经验:
  • 1年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 可工作日驻场(自由职业原因)
  • 所在区域:
  • 武汉
  • 全区

技术能力

技术能力概述

作为Python技术顾问,我专注于以下技术栈的实战应用与解决方案设计:

自动化开发
掌握Selenium/PyAutoGUI实现GUI自动化操作,可编写办公自动化脚本(Excel/PDF处理、邮件自动发送等)
熟练使用Python标准库(os/sys/subprocess)进行系统级自动化开发,日均处理效率提升60%以上
具备AutoIt/PyWinAuto混合开发经验,成功实施过ERP系统自动化测试项目
数据采集与处理
精通Requests/Scrapy框架开发,累计完成20+网站数据采集项目
熟悉常规反爬破解技术:User-Agent轮换、IP代理池搭建(西刺/快代理)、Selenium动态渲染
擅长XPath/BeautifulSoup数据解析,熟练使用Pandas进行数据清洗与结构化存储
全栈开发能力
前端基础:掌握HTML5/CSS3开发,能配合JavaScript实现响应式布局
后端框架:基本了解Flask框架开发
数据库:掌握MySQL基础操作,了解MongoDB非结构化数据存储
技术视野
持续关注FastAPI异步框架、Playwright自动化测试等前沿技术,熟悉Git版本控制与Docker容器化部署基础操作,具备良好的代码规范意识(PEP8)和单元测试习惯。

项目经验

项目一:智联招聘岗位分析系统(2023.09-2024.02)
技术栈:Scrapy-Redis | Splash动态渲染 | MySQL | 代理池架构
● 项目背景:为人力资源公司定制开发岗位数据监测系统,需实时获取8个重点城市全行业招聘数据
● 核心技术:

设计分布式爬虫架构,通过Redis实现多节点任务调度,日均稳定采集120,000+条岗位数据
集成RotatingProxy中间件,搭建包含500+优质代理IP的自动校验系统,破解目标网站IP频次限制
开发请求头指纹混淆模块,利用fake-useragent库实现UserAgent动态轮换,绕过基础反爬检测
采用Splash+Lua脚本解析JavaScript动态渲染页面,数据完整率从62%提升至98%
● 项目成果:清洗后的结构化数据已产生商业价值,客户续费升级为年度数据服务

项目二:高校教务系统自动化工具(2023.05-2023.08)
技术栈:Selenium | ddddocr | PyQt5 | 自动化测试
● 项目痛点:传统教务系统登录需手动输入验证码,选课高峰期存在服务器响应延迟问题
● 突破方案:

基于CNN卷积神经网络训练验证码识别模型(ddddocr实现),准确率达92.3%
开发自动化重试机制,通过检测页面元素变化智能调整操作间隔,系统稳定性提升40%
设计可视化操作界面,集成课程冲突检测、余量监控等实用功能模块
● 实际效益:帮助300+同学实现秒级选课操作,高峰期系统崩溃率下降75%

项目三:跨境电商数据周报系统(2023.03-2023.06)
技术栈:Pandas | Openpyxl | SMTP | 定时任务
● 业务需求:替代人工处理亚马逊店铺销售数据周报,涉及10+数据平台格式转换
● 技术实现:

开发ETL数据管道,自动合并CSV/JSON/API等多源数据,清洗效率达15000行/分钟
构建动态模板引擎,通过Jinja2+Excel公式联动实现30+种可视化图表自动更新
集成邮件通知系统,使用APScheduler实现每周一9:00准时推送带附件报表
● 核心指标:单店运营人员数据处理耗时从6小时/周缩减至15分钟,错误率归零

项目四:智能家居控制面板(2023.11-2024.01)
技术栈:Flask | ECharts | WebSocket | RESTful API
● 创新实验:为智能硬件创业公司开发POC级数据可视化后台
● 技术亮点:

使用Flask-SQLAlchemy构建设备状态数据库,支持200+物联网设备并发接入
开发实时数据推送功能,通过WebSocket实现设备状态毫秒级刷新
设计自适应前端界面,兼容PC/平板/手机三端操作体验
● 阶段性成果:完成温度/湿度/能耗等6类数据看板开发,获种子用户测评满意度4.8/5分


每个项目均包含技术纵深(破解难题的过程)和商业价值(可量化的产出效益),建议:

数据指标可根据实际情况调整
技术栈标注使用企业招聘系统高频检索的关键词
Web项目可补充GitHub演示链接(如有)
项目排序遵循「爬虫→自动化→数据分析→全栈」递进逻辑,展现技术成长性

信用行为

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