谢
python开发工程师
阿里巴巴 · 5年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
杭州 拱墅
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
1，擅长 Python 全栈开发，核心技术栈覆盖后端开发、自动化脚本、数据处理及轻量部署。在后端开发领域，熟练使用 Flask 框架搭建 RESTful API，包括用户认证（JWT 集成）、数据 CRUD、权限控制等核心功能，能独立设计数据库结构（SQLAlchemy+SQLite/MySQL），并通过 Swagger 生成接口文档。
2，在自动化工具开发方面，精通文件操作（shutil/PIL）、进程管理（psutil）及定时任务（cron），能快速实现文件分类、数据库备份、重复数据清洗等场景化需求，擅长通过异常捕获和日志记录提升脚本稳定性。
3，数据处理领域，熟练使用 pandas 进行清洗、转换和统计分析，能用 matplotlib/Plotly 生成可视化图表，支持 Excel/CSV 等多格式输出。具备基础爬虫能力，可完成简单网页的数据提取（requests+BeautifulSoup），熟悉基本反爬策略（如随机 User-Agent）。
此外，掌握 Docker 基础部署、Nginx 反向代理及基础前端交互（Axios 调用 API），能独立完成 “开发 - 测试 - 交付” 全流程，注重代码可读性和可维护性，擅长将技术转化为解决实际问题的工具。
2，在自动化工具开发方面，精通文件操作（shutil/PIL）、进程管理（psutil）及定时任务（cron），能快速实现文件分类、数据库备份、重复数据清洗等场景化需求，擅长通过异常捕获和日志记录提升脚本稳定性。
3，数据处理领域，熟练使用 pandas 进行清洗、转换和统计分析，能用 matplotlib/Plotly 生成可视化图表，支持 Excel/CSV 等多格式输出。具备基础爬虫能力，可完成简单网页的数据提取（requests+BeautifulSoup），熟悉基本反爬策略（如随机 User-Agent）。
此外，掌握 Docker 基础部署、Nginx 反向代理及基础前端交互（Axios 调用 API），能独立完成 “开发 - 测试 - 交付” 全流程，注重代码可读性和可维护性，擅长将技术转化为解决实际问题的工具。
项目经验
项目一：图片自动整理与去重系统
需求背景：帮企业行政部门解决 “数万张办公照片 / 视频杂乱存储、查找困难” 的问题，需按拍摄时间分类、自动去重并支持批量处理。
技术实现：使用 Python 开发脚本，通过 PIL 读取图片 EXIF 信息获取拍摄时间，用 os 模块遍历目录并创建 “YYYY-MM-DD” 分类文件夹；视频文件通过 os.path.getctime 获取创建时间实现同步分类；去重功能通过对比文件大小 + 哈希值双重校验，避免误删。集成进程管理（psutil）解决文件占用问题，确保脚本在 Windows 环境稳定运行。
成果：将原本需 3 人 / 天的整理工作缩短至 10 分钟，处理照片 / 视频超 5 万张，零误删记录，获客户长期维护需求。
项目二：电商订单数据处理与报表生成
需求背景：帮淘宝店主自动化处理每日订单数据，需合并多平台订单、计算利润、生成销量趋势图，并按 SKU 分类统计库存预警。
技术实现：用 pandas 读取并清洗各平台导出的 CSV 订单数据，通过订单号去重，结合商品成本计算利润；matplotlib 生成周 / 月销量趋势图；设置库存阈值自动标红预警商品。脚本支持定时运行，自动发送邮件报告。
成果：替代原本每天 1 小时的人工操作，报表生成时间缩短至 3 分钟，库存预警准确率达 98%，帮助客户减少滞销商品积压，提升资金周转率。
需求背景：帮企业行政部门解决 “数万张办公照片 / 视频杂乱存储、查找困难” 的问题，需按拍摄时间分类、自动去重并支持批量处理。
技术实现：使用 Python 开发脚本，通过 PIL 读取图片 EXIF 信息获取拍摄时间，用 os 模块遍历目录并创建 “YYYY-MM-DD” 分类文件夹；视频文件通过 os.path.getctime 获取创建时间实现同步分类；去重功能通过对比文件大小 + 哈希值双重校验，避免误删。集成进程管理（psutil）解决文件占用问题，确保脚本在 Windows 环境稳定运行。
成果：将原本需 3 人 / 天的整理工作缩短至 10 分钟，处理照片 / 视频超 5 万张，零误删记录，获客户长期维护需求。
项目二：电商订单数据处理与报表生成
需求背景：帮淘宝店主自动化处理每日订单数据，需合并多平台订单、计算利润、生成销量趋势图，并按 SKU 分类统计库存预警。
技术实现：用 pandas 读取并清洗各平台导出的 CSV 订单数据，通过订单号去重，结合商品成本计算利润；matplotlib 生成周 / 月销量趋势图；设置库存阈值自动标红预警商品。脚本支持定时运行，自动发送邮件报告。
成果：替代原本每天 1 小时的人工操作，报表生成时间缩短至 3 分钟，库存预警准确率达 98%，帮助客户减少滞销商品积压，提升资金周转率。
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1，擅长 Python 全栈开发，核心技术栈覆盖后端开发、自动化脚本、数据处理及轻量部署。在后端开发领域，熟练使用 Flask 框架搭建 RESTful API，包括用户认证（JWT 集成）、数据 CRUD、权限控制等核心功能，能独立设计数据库结构（SQLAlchemy+SQLite/MySQL），并通过 Swagger 生成接口文档。
2，在自动化工具开发方面，精通文件操作（shutil/PIL）、进程管理（psutil）及定时任务（cron），能快速实现文件分类、数据库备份、重复数据清洗等场景化需求，擅长通过异常捕获和日志记录提升脚本稳定性。
3，数据处理领域，熟练使用 pandas 进行清洗、转换和统计分析，能用 matplotlib/Plotly 生成可视化图表，支持 Excel/CSV 等多格式输出。具备基础爬虫能力，可完成简单网页的数据提取（requests+BeautifulSoup），熟悉基本反爬策略（如随机 User-Agent）。
此外，掌握 Docker 基础部署、Nginx 反向代理及基础前端交互（Axios 调用 API），能独立完成 “开发 - 测试 - 交付” 全流程，注重代码可读性和可维护性，擅长将技术转化为解决实际问题的工具。
2，在自动化工具开发方面，精通文件操作（shutil/PIL）、进程管理（psutil）及定时任务（cron），能快速实现文件分类、数据库备份、重复数据清洗等场景化需求，擅长通过异常捕获和日志记录提升脚本稳定性。
3，数据处理领域，熟练使用 pandas 进行清洗、转换和统计分析，能用 matplotlib/Plotly 生成可视化图表，支持 Excel/CSV 等多格式输出。具备基础爬虫能力，可完成简单网页的数据提取（requests+BeautifulSoup），熟悉基本反爬策略（如随机 User-Agent）。
此外，掌握 Docker 基础部署、Nginx 反向代理及基础前端交互（Axios 调用 API），能独立完成 “开发 - 测试 - 交付” 全流程，注重代码可读性和可维护性，擅长将技术转化为解决实际问题的工具。
项目经验
项目一：图片自动整理与去重系统
需求背景：帮企业行政部门解决 “数万张办公照片 / 视频杂乱存储、查找困难” 的问题，需按拍摄时间分类、自动去重并支持批量处理。
技术实现：使用 Python 开发脚本，通过 PIL 读取图片 EXIF 信息获取拍摄时间，用 os 模块遍历目录并创建 “YYYY-MM-DD” 分类文件夹；视频文件通过 os.path.getctime 获取创建时间实现同步分类；去重功能通过对比文件大小 + 哈希值双重校验，避免误删。集成进程管理（psutil）解决文件占用问题，确保脚本在 Windows 环境稳定运行。
成果：将原本需 3 人 / 天的整理工作缩短至 10 分钟，处理照片 / 视频超 5 万张，零误删记录，获客户长期维护需求。
项目二：电商订单数据处理与报表生成
需求背景：帮淘宝店主自动化处理每日订单数据，需合并多平台订单、计算利润、生成销量趋势图，并按 SKU 分类统计库存预警。
技术实现：用 pandas 读取并清洗各平台导出的 CSV 订单数据，通过订单号去重，结合商品成本计算利润；matplotlib 生成周 / 月销量趋势图；设置库存阈值自动标红预警商品。脚本支持定时运行，自动发送邮件报告。
成果：替代原本每天 1 小时的人工操作，报表生成时间缩短至 3 分钟，库存预警准确率达 98%，帮助客户减少滞销商品积压，提升资金周转率。
需求背景：帮企业行政部门解决 “数万张办公照片 / 视频杂乱存储、查找困难” 的问题，需按拍摄时间分类、自动去重并支持批量处理。
技术实现：使用 Python 开发脚本，通过 PIL 读取图片 EXIF 信息获取拍摄时间，用 os 模块遍历目录并创建 “YYYY-MM-DD” 分类文件夹；视频文件通过 os.path.getctime 获取创建时间实现同步分类；去重功能通过对比文件大小 + 哈希值双重校验，避免误删。集成进程管理（psutil）解决文件占用问题，确保脚本在 Windows 环境稳定运行。
成果：将原本需 3 人 / 天的整理工作缩短至 10 分钟，处理照片 / 视频超 5 万张，零误删记录，获客户长期维护需求。
项目二：电商订单数据处理与报表生成
需求背景：帮淘宝店主自动化处理每日订单数据，需合并多平台订单、计算利润、生成销量趋势图，并按 SKU 分类统计库存预警。
技术实现：用 pandas 读取并清洗各平台导出的 CSV 订单数据，通过订单号去重，结合商品成本计算利润；matplotlib 生成周 / 月销量趋势图；设置库存阈值自动标红预警商品。脚本支持定时运行，自动发送邮件报告。
成果：替代原本每天 1 小时的人工操作，报表生成时间缩短至 3 分钟，库存预警准确率达 98%，帮助客户减少滞销商品积压，提升资金周转率。
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