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石家庄Python兼职程序员

ID：400618

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无

公司信息：
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

所在区域：
石家庄
全区

技术能力

熟练掌握 Python 语言，深度运用 Scrapy、BeautifulSoup、Requests 等爬虫框架与库，能高效构建分布式、高并发爬虫系统；熟悉异步编程（如 asyncio），提升爬取效率，应对大规模数据采集场景。
精通 HTML、CSS、XPath 语法，精准解析网页结构；擅长分析网站反爬机制（如验证码、IP 限制、UA 校验、动态加载），通过代理池、模拟浏览器（Selenium）等手段突破限制，保障数据稳定获取。
可对爬取数据进行清洗、去重、格式化，运用正则表达式、Pandas 等工具处理非结构化数据；熟练操作 MySQL、MongoDB 等数据库，设计合理表结构与存储方案，支持数据持久化与快速检索。
为直观呈现数据价值，掌握 Matplotlib、Echarts 等工具，可将爬取的舆情数据转化为热度趋势图，电商价格数据生成波动曲线，用 Flask、Django 搭建可视化后台，通过 Web 页面展示数据看板，支持多维度筛选分析。

项目经验

携程旅游景点数据深度采集与可视化分析项目

一、项目背景

旅游行业对数据需求持续增长，携程平台汇聚海量中国旅游景点信息。为助力旅游规划机构、研究团队及旅行爱好者精准获取有效数据，开展该项目，需采集景点基础信息、实时评分、游客评价、门票价格动态等多维度数据，并通过可视化呈现挖掘价值。

二、技术实现

（一）爬虫构建

1.工具与框架：选用 Python 的 Scrapy 框架，结合 Requests 库灵活处理 HTTP 请求。针对携程网页的反爬机制，如 IP 访问频率限制，搭建动态代理池，整合多家代理服务提供商资源，实时筛选可用代理，保障爬取稳定性；利用 Selenium 模拟浏览器行为，应对页面 JS 动态渲染加载的景点详情、实时价格等数据。
2.数据解析：精通 XPath选择器语法，精准解析网页结构，提取景点名称、地理位置、简介、星级、用户评分、热度评分、门票价格区间等核心字段。

（二）数据处理与存储

1.清洗整合：运用 Pandas 库对采集数据进行清洗，处理缺失值（如部分景点开放时间未标注时，通过同类型景点数据规律及携程页面其他提示信息合理补充）、重复值（基于景点唯一标识去重）；对门票价格、评分等数值型数据，统一格式规范，确保数据质量。
2.存储方案：采用 MySQL 数据库存储结构化数据（如景点基础信息、评分、价格等），利用 MongoDB 存储非结构化的用户评论数据，方便后续灵活查询与分析。设计合理的数据库表结构与索引，优化数据读写性能，支撑千万级数据量存储。

（三）可视化呈现

1.工具与设计：借助 Echarts 可视化库，结合 Flask 框架搭建 Web 可视化平台。制作多维度可视化图表，如全国景点分布热力图（基于地理位置数据，直观展示热门旅游区域）、景点评分与评论数量关系散点图（分析游客反馈与景点热度关联）、门票价格区间占比饼图、不同城市景点平均评分对比柱状图等。
2.交互优化：为可视化页面添加交互功能，支持按省份、城市筛选景点数据，点击图表元素联动展示关联数据（如点击热力图中热门区域，展示该区域内景点列表及详细评分、价格等），提升数据探索体验。

三、项目成果

1.数据规模：成功采集全国 34 个省级行政区、3000个旅游景点的多维度数据。
2.应用价值：为旅游规划企业提供数据支撑，辅助优化旅游路线设计；助力学术研究团队开展旅游行业数据分析；面向普通用户，通过可视化平台直观了解景点信息，辅助旅行决策。项目成果被多家旅游相关机构引用，推动旅游行业数据驱动决策的实践应用。

通过该项目，充分展现从复杂网站数据采集，到数据治理、再到价值可视化呈现的全流程技术能力，可高效助力企业挖掘旅游行业数据价值，期待与有数据需求的公司合作。

案例展示

携程旅游景点数据的爬取与可视化分析

本程序围绕携程旅行网景点数据，构建全流程处理体系： 数据采集：定向爬取携程旅行网 35 页景点信息，精准获取名称、地点、评分、价格、热度 5 类核心字段。 数据存储：支持 MongoDB 和 MySQL 双数据库存储，保障数据的完整性与持久性，为后续分析提供稳定数据来
携程平台中国景点数据的可视化探索与呈现

该程序是一个完整的景点数据爬虫与可视化系统，主要功能包括： 1数据采集该系统采用Scrapy框架构建专业爬虫，针对携程旅游网的景点信息进行定向抓取。通过分析目标网站的URL结构与页面布局，爬虫从起始页开始，逐页解析景点列表（共300页），利用XPath表达式精准定位并提取