我精通Python网络爬虫开发的全流程。熟练掌握 requests、urllib 进行基础HTTP请求,并运用 Scrapy 框架构建高效、结构化的爬虫项目,能熟练定义Item、Pipeline、Middleware实现数据处理、存储和中间逻辑(如代理、UA轮换)。擅长使用 lxml、parsel、PyQuery等库精确解析HTML/XML数据,并利用 re、json处理复杂文本和结构化数据。深入理解并实践多种反爬策略应对方案,包括但不限于:User-Agent池、IP代理池(如使用付费代理服务)、Cookies管理、验证码识别(简单OCR或第三方打码平台)、请求头模拟、动态渲染页面处理(熟练使用 Playwright)。熟悉数据存储方案,如 MySQL、MongoDB、Redis及文件存储(CSV, JSON)。了解分布式爬虫原理(如 Scrapy-Redis)和增量爬取策略。具备良好的异常处理、日志记录和遵守 robots.txt 等规范意识
1. 大型电商平台商品数据采集系统: 基于 Scrapy框架,设计并实现分布式爬虫系统(Scrapy-Redis),稳定抓取多个主流电商平台(如京东、天猫)的百万级商品详情(标题、价格、评论、规格)。成功应对目标网站复杂的动态加载(Playwright 集成)、反爬封锁(多级IP代理池、请求频率智能控制、验证码识别接口对接)及数据结构变化(XPath/CSS选择器自适应调整)。数据实时清洗后存储至 MongoDB,日处理能力达200万页,支撑公司价格监控与市场分析。
2. 新闻资讯聚合平台: 独立开发爬虫集群,高效抓取数百家新闻网站(门户、垂直媒体)的实时文章(标题、正文、时间、来源、分类)。核心挑战在于网站异构性高(定制化解析规则)、反爬机制多样(Playwright 模拟浏览器行为突破JS渲染)、以及海量文本处理(正文提取算法优化)。使用 Redis 作去重队列,数据最终存储于 Elasticsearch,实现高效检索与展示,日均采集更新量超10万条。
3. 垂直领域数据采集与分析:为某行业研究项目定制开发爬虫,采集特定论坛、社交媒体、政府公开数据。涉及登录会话维持、复杂分页处理、API逆向分析及高频验证码挑战。利用 requests + json解析,结合定制化反爬策略,稳定获取所需结构化数据并存储至 MySQL,数据准确率>95%,为后续生成深度行业报告提供核心数据支撑。
本人承担的技术角色 1. **架构设计师** - 创建类封装结构(`Playwright_Tongyong`类) - 设计四层逻辑架构:初始化→主流程→爬取→解析存储 - 实现多标签页协同机制(`context.pages`索引切换) 2. **核心开
该代码实现了一个基于Playwright和MongoDB的京东联盟商品数据采集系统,核心功能如下: 1. **MongoDB数据存储集成** - 使用`pymongo`建立本地数据库连接(`localhost:27017`) - 创建专用数据库`spider25