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北京前端兼职程序员

ID：393602

无名的人

学生开发者

公司信息：
广西大学计算机学院

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
北京
海淀

技术能力

我对Python语言有着深入且全面的掌握。语法层面，能熟练运用简洁高效的语法结构，如列表推导式、生成器表达式等，大幅简化代码编写，提升开发效率。
在Web开发领域，我精通Django框架，利用其内置的ORM实现与多种数据库（如MySQL、PostgreSQL）的高效交互，轻松完成数据的增删改查操作。同时，借助Django强大的Admin管理界面，能快速搭建项目后台管理系统。也熟悉Flask框架，以其轻量级特性灵活定制Web应用，结合蓝图（Blueprint）功能，有效实现项目模块化开发，方便代码的组织与维护。
数据处理和分析上，Numpy和Pandas是我的得力工具。Numpy提供了高性能的数组操作，可进行复杂的数值计算；Pandas则擅长处理结构化数据，无论是数据清洗、转换，还是数据分析、统计，都能轻松应对。在机器学习方面，Scikit - learn库是我的常用利器，掌握多种经典算法，如线性回归用于预测分析、决策树用于分类任务等，能够从数据中挖掘有价值的信息。
此外，我还熟悉Python的自动化测试框架，如unittest和pytest，能够编写高质量的测试用例，确保代码的稳定性和可靠性。同时，掌握使用Docker进行Python项目的容器化部署，实现环境隔离和快速部署。

项目经验

项目一：智能物流配送路径优化系统
项目描述：为解决物流企业配送成本高、路径规划不合理的问题，开发此系统。
技术实现：使用Python的Geopy库获取地址经纬度，结合Pandas对配送订单数据进行预处理和分析。运用Google OR - Tools库中的车辆路径规划算法（VRP），基于实际路况和车辆载重等约束条件，计算最优配送路径。通过Flask搭建Web服务，为物流企业提供在线路径查询和规划功能。
项目成果：帮助合作物流企业降低配送成本约20%，配送效率提升30%，获得企业高度好评。
项目二：电商商品信息爬虫与分析系统
项目描述：针对电商行业，爬取各大电商平台商品信息并进行分析，为商家提供市场洞察。
技术实现：利用Scrapy框架编写爬虫程序，高效爬取商品名称、价格、销量、用户评价等信息。使用BeautifulSoup进行网页解析，提取关键数据。将爬取的数据存储到MySQL数据库中，借助Pandas进行数据分析，如价格趋势分析、销量排名统计等。使用Matplotlib和Seaborn绘制可视化图表，直观展示分析结果。
项目成果：为多家电商商家提供精准市场分析报告，助力商家优化商品定价和营销策略，部分商家销售额提升15%以上。