熟练运用 Python 语言,用 Scrapy 框架搭建分布式爬虫架构,实现大规模数据采集,精通js/安卓逆向,突破反爬限制。熟悉正则表达式,对复杂页面数据进行精准匹配;掌握 MongoDB、MySQL 等数据库操作,将爬取数据高效存储与管理。可针对不同网站,如电商平台商品信息、新闻资讯站点内容,定制化开发爬虫程序,保障数据采集的稳定性与准确性,同时遵循 robots 协议,合法合规开展爬虫工作
电商商品数据监控爬虫项目:为某电商数据分析团队,开发针对多平台商品数据的爬虫系统。运用 Scrapy 框架,配置多线程并发采集,攻克目标网站的反爬机制,如动态验证码识别(集成第三方识别接口)、IP 高频访问限制(搭建含 200 + 代理 IP 的池化管理)。对商品标题、价格、销量、评价等信息,按小时级频率采集,存储至 MongoDB 数据库。经优化,单平台商品页采集耗时从 3 秒降至 1.2 秒,数据准确率达 99.5% ,支撑团队完成竞品分析、价格趋势研究等业务,助力客户精准调整商品策略 。
新闻资讯聚合爬虫项目:为资讯类 APP 开发内容爬虫,覆盖 20 余家主流新闻站点。基于 requests + BeautifulSoup 组合,针对不同站点 HTML 结构差异,编写适配解析规则。实现对热点新闻标题、正文、发布时间、作者等信息的实时抓取,通过 Redis 做任务队列与去重处理,保障数据实时性与唯一性。每日稳定采集 5000 + 条新闻,数据经清洗后接入 APP 内容推荐系统,提升内容丰富度,助力 APP 日活增长 8% ,增强用户留存率