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。
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。